人工智能(AI)在過去25年的發(fā)展應(yīng)該讓我們對(duì)未來感到非常好奇。自 2020 年全球 Covid-19 大流行爆發(fā)以來，那些可能沒有在其預(yù)算范圍內(nèi)計(jì)劃或預(yù)見到這一舉措的組織對(duì)數(shù)字化的興趣日益濃厚。該技術(shù)本身也取得了重大進(jìn)展，西門子公司數(shù)字化經(jīng)理Monica Hildinger表示。

　　“幾乎所有行業(yè)部門對(duì)AI和其他高端技術(shù)的興趣都在增加，” Hildinger說，“大多數(shù)公司都在尋找數(shù)字技術(shù)來提高運(yùn)營效率和生產(chǎn)力，加強(qiáng)維護(hù)策略，并優(yōu)化公用事業(yè)，以幫助推動(dòng)更大的可持續(xù)性?！?/p>

　　但首先，要實(shí)現(xiàn)所有這些目標(biāo)，Hildinger認(rèn)為首先需要克服文化和組織障礙，包括對(duì)變革、價(jià)值觀和心態(tài)的抵制?！案淖儽仨殢膬?nèi)部開始，” 她建議，“改進(jìn)需要迅速，而不是等待經(jīng)濟(jì)好轉(zhuǎn)之后。所獲得的技能也將為企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢。”

　　此外，還需要解決其他與數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)收集和質(zhì)量、基礎(chǔ)設(shè)施、政府法規(guī)和數(shù)據(jù)治理。

　　沒有人說這是一條容易的道路。事實(shí)上，埃森哲在12個(gè)工業(yè)化國家進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，84%的企業(yè)高管認(rèn)為他們需要使用AI來實(shí)現(xiàn)增長目標(biāo)。

　　然而，其中76%的人承認(rèn)他們正在努力擴(kuò)大人工智能的采用。到目前為止，可能還沒有一個(gè)藍(lán)圖可以將概念驗(yàn)證轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)和規(guī)模，因此對(duì)于大多數(shù)行業(yè)來說，這種轉(zhuǎn)變變成了一場斗爭。

　　一些事實(shí)表明，處于AI采用初期階段的企業(yè)的投資回報(bào)率可能并不高。AI必須在整個(gè)組織中進(jìn)行擴(kuò)展，以確保該技術(shù)能夠?yàn)槠髽I(yè)做出巨大貢獻(xiàn)。與追求單一概念證明的企業(yè)相比，戰(zhàn)略性地?cái)U(kuò)大AI規(guī)模的企業(yè)的成功率和回報(bào)可能分別是前者的兩倍和三倍。

　　通過將AI集成到核心業(yè)務(wù)流程、工作流和客戶旅程中，可以優(yōu)化其日常運(yùn)營和決策任務(wù)。麥肯錫在研究報(bào)告中預(yù)測，采用這種方法的企業(yè)很可能實(shí)現(xiàn)價(jià)值和規(guī)模的增長，其中一些企業(yè)甚至增加了約20%的收入。

　　在CONTROL ENGINEERING China最近的一項(xiàng)調(diào)查中顯示，制造企業(yè)采用AI技術(shù)主要應(yīng)用排名靠前的三個(gè)場景依次為：

　　· 數(shù)據(jù)的可視化分析;

　　· 預(yù)測性維護(hù);

　　· 機(jī)器的自我診斷。

　　根據(jù)Hildinger的說法，在工程技能方面，人口挑戰(zhàn)目前也比以往任何時(shí)候都更加普遍。如何將專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)、工作態(tài)度、紀(jì)律和質(zhì)量、可靠性和忠誠度傳遞給下一代工程師?在理想的世界中，實(shí)施良好的數(shù)字化解決方案為企業(yè)帶來了巨大的利益，而最新一代的工程師將成為數(shù)字原住民。其中一些好處包括：

　　· 數(shù)據(jù)透明度在一個(gè)位置提供單一事實(shí)來源，對(duì)各種利益相關(guān)者可見。

　　· 通過提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)施最先進(jìn)的解決辦法。

　　· 減少企業(yè)各個(gè)層級(jí)的時(shí)間成本和精力。

　　· 通過提高模式識(shí)別和復(fù)雜數(shù)學(xué)計(jì)算的能力，在以前根本無法解決的領(lǐng)域，有了新的改進(jìn)領(lǐng)域。

　　· 在就業(yè)市場上為新一代創(chuàng)造新的細(xì)分市場。

　　"用于過程數(shù)據(jù)分析的AI能夠?yàn)楣S操作員提供決策支持所需的見解，并為預(yù)測性工廠維護(hù)策略提供信息。" Hildinger總結(jié)道，"為了有效利用AI并最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，第一步應(yīng)該是合理地規(guī)劃。決策者需要著眼大局，并尋求基于價(jià)值的快速舉措。"