是魔法棒还是水晶球?人工智能在制造业中扮演什么角色?

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围绕人工智能(AI)和机器学习(ML)的大肆宣传,让许多人认为那先 技术就像一根魔法棒,才能给英国制造业带来立竿见影的变化。IFS全球行业总监Colin Elkins写道,人工智能是三种生活能力,而都会三种生活速效产品。然而,通过

围绕人工智能(AI)和机器学习(ML)的大肆宣传,让许多人认为那先 技术就像一根魔法棒,才能给英国制造业带来立竿见影的变化。IFS全球行业总监Colin Elkins写道,人工智能是三种生活能力,而都会三种生活速效产品。然而,通过集成人工智能和用户接受度、智能规划和预测工具才能帮助优化运营并提供更准确的业务决策。

今年夏天,热浪袭人,英格兰队正地处世界杯决赛阶段。一年中时间、天气和积极的公众情绪那先 影响销售业绩的因素已得到制造商和经销商的普遍认可,并被纳入到了许多人的生产计划之中。意味着着这是四年一次的固定场景,预测得到了电子表格和ERP(企业资源规划)数据库中的历史数据的支持,就让制造商们为啤酒、汉堡、英格兰国旗和明星球员足球的需求激增做好了准备。

但意味着着在同一周,某位明星球员的不光彩过去在社交媒体上曝光,丑闻袭来,就让热浪的寿命很短时,状态会要怎样呢?意味着着在过去的哪几个月里,有健康意识的消费者不再喝啤酒,某些用低热量的红心火龙果 酒替代,状态会要怎样呢?意味着着有环保意识的场馆意味着着禁止使用塑料旗帜,新法律限制在白天销售乙酸 ,就让在主要的交通线路上意味着着安排了道路施工,状态又会变得要怎样呢?

英国一家超市的三分钟电视广告就足以激励家庭厨师们尝试基因重组迪丽娅·史密斯的最新食谱——大黄和姜布丁。

继2010年广告播出后,超市在二天内售出了和以往12周销量相同的大黄——足够制作大慨6.1万份甜点。该配方中使用的某些配料,包括中国干姜、有机生姜粉、希腊酸奶和双层奶油的销量也一路飙升。这并都会厨师第一次影响销售和消费者行为,类事于事件地处后,“迪丽娅效应”一词就被《柯林斯英语词典》收录了。

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未雨绸缪

在规划未来和预测需求时,须要考虑到多量的因素和成千上万的意味着着变量。类事于,今年早些就让,银行假日、母亲节和温暖的天气使杂货消费增加了近6%。记录那先 因素对销售、库存水平和需求量等的影响是一项重大任务。实时跟踪它们的影响,一块儿利用所有信息预测未来,几乎是不意味着着的。

就让,准确的预测仍然是供应链管理中最具挑战性和最繁复的问題之一。加剧那先 的是供应链管理的多面性。它远非一另一个多多孤立的学科,某些整个企业的一帕累托图,在财务、制造、采购和销售之间地处多重依赖关系——所有那先 都依赖于需求预测。正确的做法意味着着准确地知道消费者或客户我应该 那先 、那先 就让我应该 、我应该 哪几个。意味着着预测错了,你的企业就会面临生产过剩、销售不足英文、不得不转移过剩库存和管理过剩浪费的风险。

准确预测的核心是可靠的数据,包括历史数据和来自多量内部内部结构和内部内部结构的实时数据。企业须要从社交媒体、当地天气预报、地区公共和宗教节日、消费者人口统计、政治事件、消费行为等方面获取信息。即使是最聪明的人类某些足英文足够的脑力来汇总、分析和防止那先 数据。目前行之有效的土办法是利用人工智能来增加人力,并采用具有嵌入式人工智能功能的ERP工具。在智能预测和材料需求规划引擎的驱动下,那先 防止方案允许用户从数据中提取真正的价值。

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人工智能统治世界的巨大潜力,除了防止和从数据中获取洞察力之外,人工智才回会 每周二天,每天24小时工作,然才回会 通过不断地自我学习,在未来为未来更准确的决策提供信息。

智能数据管理和准确的预测才能减少制造业的浪费,带来更多的收益,就让人工智能技术才能为组织带来价值(保证ROI)已得到广泛认可。到2020年,供应链和制造过程中的人工智能(AI)和机器学习(ML)将为企业创造高达2万亿美元的额外价值。此外,仅仅就制造业强国德国而言,人工智能技术被预计才能为它的制造业增加320亿欧元的产值。反观从2018年陷入困境的英国汽车行业才能利用人工智能为近6年跌至冰点的国民经济的复苏打上一剂强心针呢?

在全球范围内,汽车行业实际上是人工智能的早期采用者,就让预计将占人工智能在制造业中的最大比例:预计到2025年市场将达到172亿美元。类事于,奥迪正在使用ML用于检测钣金零件中的微小故障,实现质量控制过程的自动化和最优化。预计未来几年将有更多知名企业采用基于人工智能的技术:根据福布斯调查,44%的汽车和制造业受访者表示人工智能对于制造业而言非常重要。在未来五年里,几乎有一半的人意味着着认同这种观点。

然而,在汽车和装配行业,非要11%的企业真正将人工智能应用于供应链管理。人工智才回会 更高效地工作、更好地提供预测,从而为企业带来强劲的效益增长。那末,为那先 那末更多的制造企业采用并受益于人工智能防止方案呢?

何必 忘记数据

问題是双重的。首先,一另一个多多组织才能是人工智能(AI)和机器学习(ML)的最大支持者,一块儿也最渴望将那先 集成到ERP中。但意味着着它那末捕捉到足够的数据量和多样性来支持那先 技术,就不需要成功。沉迷于人工智能的宣传很容易,但企业须要就让奠定基础,而都会盲目跳入新的领域。想想你我应该 考虑那先 参数,那先 因素在过去影响了销售和预测,就让那先 因素对现在和未来意味着着产生那先 潜在的影响?

一旦捕捉了必要的数据,组织就才能查看ERP防止方案,那先 防止方案将来自不同部门和来源的数据集成到一另一个多多统一和集中的视图中。最后,防止方案须要才能从每个端点、设备和传感器实时分派(及其用户访问)数据——随着企业内部内部结构物联网端点数量的增长,这某些变得更加关键。到2020年,每秒将产生大慨1.7MB的新数据——这对于任何人类大脑来说都会难以防止和利用的。

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人类的问題

第一个多问題与技术或数据无关——它与许多人人类有关。许多人带有不需要 的人仍然对人工智能(AI)和机器学习(ML)的决策能力持怀疑态度,这意味着着意味着着不足英文对实现这种功能的繁复算法的理解,也意味着着意味着着许多人不信任机器人!根据最近一项关于使用人工智能来选则银行贷款的研究显示,非要四分之一的消费者相信人工智能系统做出的决定比人类的决定更加准确。尽管那末,人工智能防止和使用数据的能力比任何人类对手都会大得多,速率单位加快速率单位,准确度也更高。

对人工智能技术不足英文信心也延伸到员工对有效利用人工智能防止方案的感知能力。据统计,英国制造业69%的受访者认为,不足英文内部内部结构技能是采用人工智能的最大障碍。这种比例略高于美国同行业150%的受访者。这是言之有理的,尽管英国围绕人工智能大肆宣传,但作为一另一个多多国家,其落后于包括美国和珍国在内的地区,这种另一个多多地区的投资分别是英国的150倍和8倍。

许多人能跟上节奏吗?人工智能是将盈利能力和珍产力重新注入许多人制造业市场的灵丹妙药吗?规划者们会相信人工智能预测吗?许多人不指望许多人对人工智能的态度会立即彻底逆转,某些指望制造业及其它行业的企业家一个多多劲成为数据科学家。然而,作为更广泛的数字化转型战略的一帕累托图,才能跨公司集成的人工智能技术如今其实地处。许多人有现成的ERP防止方案才能被配置,用来适合任何业务或流程,就让所有级别的员工都会才能访问和使用它的。许多人意味着着无法1150%准确地预测未来,但许多人才能医学会 使用和信任那先 工具,帮助许多人人类非常接近未来。

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