概述
人工智能(AI)有可能通過實現更高的效率、更高的質量和更低的成本來改變製造業。人工智能的關鍵優勢之一是它能夠分析傳感器、機器和其他來源產生的大量數據，以識別模式、異常和見解，從而用於優化流程和提高性能。例如，人工智能可用於預測設備故障，檢測生產線缺陷，優化供應鏈物流。
人工智能的發展來得正是時候。工業製造企業不斷麵臨著當前和未來的眾多挑戰。這些挑戰來自地緣政治、經濟、氣候、能源等多方麵。因此，製造商越來越注重改善其業務運營，以確保其短期和長期的生存能力。
然而，在製造業中實施人工智能即使不令人生畏，也可能具有挑戰性，因為它需要理解業務目標，並將人工智能與現有流程和係統集成。實施人工智能需要具有不同觀點、專業知識和目標的多個利益相關者的協作和協調。正確地攝取和解釋大量數據可能變得不透明。因此，許多人工智能項目失敗並不奇怪。
人工智能:有影響力但失敗率高
ARC最近對製造商進行了一項廣泛的調查，546名受訪者預計人工智能和雲將是未來五年最具影響力的技術。如果是這樣的話，那麼為什麼這麼多製造商也分享他們人工智能項目失敗的故事呢?對於大多數公司，甚至是創新者來說，為任何數字轉型項目(包括實施人工智能)確定一個有效的起點通常是壓倒性的。金博宝app安卓版下载如果沒有關於如何發展強大的分析數字能力的明確想法，也就是ARC所說的“數字智慧”，公司經常會經曆人工智能試點和項目的崩潰，導致內部認為這些項目是浪費投資。
應對全球挑戰需要智能解決方案
工業製造企業麵臨許多挑戰，並將在未來繼續這樣做。無論是政治動蕩、氣候破壞、流行病還是全球宏觀經濟的不確定性，製造商都擔心他們的運營彈性、敏捷性和效率。與此同時，製造商麵臨著痛點和成本驅動因素，如能源成本、供應鏈中斷、材料短缺、訂單積壓、價格上漲、勞動力動態、可持續性要求等等。
自從互聯網出現以來，世界各地的工廠都在進行數字化操作。如今，工廠車間裏幾乎每台設備都在處理tb級的數據，為企業提供了超出他們處理能力的信息。然而，由於缺乏資源，許多公司無法利用這些數據來降低成本和提高生產率。實現這一目標需要人工智能。
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