人工智能對工業產品的影響

  • 全球工業產品行業的組織面臨重大挑戰。
  • 新的AI技術具有通過可以適應和學習的系統來理解大量數據的能力。
  • 大宗商品價格的大幅波動給公司的利潤帶來了沉重壓力,並可能迅速暴露出低效的運營。

流程,工作流和對性能的理解正在發生巨大變化。 操作不能再線性執行,也不能隔離其他功能性工作流,例如工程,維護和計劃。 相反,價值鏈需要作為一個整體來執行,以支持不斷變化的需求週期和更高成本的供應活動。

通過擴大數字智能的採用,人工智能技術可以幫助高管將數據轉化為見解,以推動更大的創新以及更好的運營和財務決策。

新的AI技術具有通過可以適應和學習的系統來理解大量數據的能力。 通過擴大數字智能的採用,人工智能技術可以幫助高管將數據轉化為見解,以推動更大的創新以及更好的運營和財務決策。

為了了解組織如何更好地計劃如何採用AI,IBM商業價值研究院(IBV)與牛津經濟研究院合作,對全球6,000多名高級管理人員和職能部門負責人進行了調查,其中包括300名工業產品受訪者。 目的是在將AI解決方案應用於最緊迫的業務挑戰和機遇時,更好地了解他們的考慮,期望和目標。

本報告探討了工業產品主管如何看待技術,行業及其組織對採用AI的準備程度。

它確定了公司在未來幾年中如何應用AI及其計劃。

我們還確定了一組在人工智能採用方面領先於其他公司的表現出色的公司,並研究了他們在類似組織中所做的不同。

AI使組織能夠合成大量的結構化和非結構化數據,以自然語言查詢結果,並將機器學習功能應用於數據分析。

為什麼是AI,為什麼是現在?

AI使組織能夠合成大量的結構化和非結構化數據,以自然語言查詢結果,並將機器學習功能應用於數據分析。 這些功能一起可以顯著增強洞察力,效率和速度。 工業產品公司在採用AI時正處於關鍵的轉折點。 接受調查的高管認識到該技術已面向市場,並且超過一半的人表示該行業和組織已準備好採用該技術。

這三個優先事項中的每一個都為提高效率和決策提供了重大機會。 為了進行質量控制,人工智能係統可以分析來自原材料,生產線,成品,維護記錄和客戶投訴的數據,以識別導致質量問題的因果關係。

在生產運營中,AI系統可以不斷從過程數據和頂級操作員採取的行動中學習。 同樣,它有助於預測和識別影響,並建議採取措施以提高產量。 對於機器維護,AI可以識別異常,評估其嚴重性,確定根本原因並幫助維護技術人員首次正確執行維修。

使用人工智能和分析找到尚未回答的問題的寶貴答案

為了保持競爭力,一家總部位於美國的預製金屬建築和金屬屋頂產品的零售商和製造商必須像小公司一樣敏捷,並且要像更大的競爭對手一樣具有可擴展性。 然而,其商業智能平台缺乏從非結構化數據中獲得洞察力的能力。

人工智能分析解決方案可幫助企業領導者分析新數據集,以發現無法識別的趨勢和模式,從而為尚未考慮的問題提供見解和答案。 它已實施AI系統來協助進行收入預測,供應鏈管理,市場營銷,員工健康與安全以及人才管理。 通過將分析加速十倍,該公司可以釋放新的營銷機會,改善供應鏈管理,並從根本上消除工人安全事故。

創造新的智力水平

人工智能係統需要具有攝取各種內部和外部數據源的能力。 64%的領先企業同時利用內部和外部數據,而其他所有企業中的XNUMX%都利用內部和外部數據。 領先者超越了從多個來源收集客戶數據的範圍,遠遠超過了我們其餘的樣本

洞察力可以幫助利益相關者做出決策,以更好地管理合規性計劃。 工廠級合規性可以使用AI功能來探索和評估可能對產品產生直接或間接影響的當前程序,投訴,即將發生的市場變化以及環境變化。

借助售後維修服務,每種解決方案都需要專業的產品維修。 AI可以幫助技術人員首次正確執行維修。 該技術可幫助產品技術人員對產品使用問題進行分類,並更快地提供補救措施。

為了安全起見,人工智能技術可以實時分析工人的活動並預測可能導致事故的不安全情況。 此外,它可以識別可能發生事故的未遂事故,以建議採取預防措施。

您準備好開始使用AI技術了嗎?

  • 您認為您組織中的哪些領域可以受益於AI?
  • 您計劃如何鼓勵和支持收入增長,包括擴展AI技術?
  • 您的組織在整合來自各種來源的數據以解決重要業務問題方面的效率如何? 以什麼方式可以提高效率?
  • 您的組織需要什麼新技能或能力才能利用AI?

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