制造業(yè)正在快速變化，人工智能（AI）在這一轉(zhuǎn)變中扮演著自動化任務(wù)、預(yù)測維護問題和改善供應(yīng)鏈的角色。隨著制造業(yè)中人工智能預(yù)計在2028年達到208億美元，毫無疑問，AI是未來的關(guān)鍵技術(shù)。然而，像任何前沿技術(shù)一樣，它的成功取決于是否有正確的數(shù)字基礎(chǔ)。

許多工廠仍然依賴過時的紙質(zhì)系統(tǒng)，這使得數(shù)據(jù)的收集、整理和使用變得困難。這在實施新技術(shù)解決方案時是一個重大障礙。這不僅僅是關(guān)于升級設(shè)備，而是關(guān)于創(chuàng)建一個能夠以提高效率和創(chuàng)新的方式捕獲和管理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。沒有數(shù)字化，采用人工智能就像試圖跑步而不是先學(xué)會走路；無論技術(shù)多么先進，它只有在支持的數(shù)據(jù)有用的情況下才會有用。

那些現(xiàn)在開始行動的人不僅會從人工智能中獲得最大利益，他們還將為接下來的任何工具做好準(zhǔn)備。

工廠的數(shù)據(jù)堆積如山，但卻無法利用這些數(shù)據(jù)。

殘酷的現(xiàn)實是？人工智能并不是萬靈藥，它也不會是最后一次震撼行業(yè)的重大進展。工廠每天生成大量數(shù)據(jù)，從機器性能指標(biāo)到供應(yīng)鏈更新，但其中大部分是無結(jié)構(gòu)的、孤立的或難以獲取的。

根據(jù)行業(yè)估計，超過70%的制造數(shù)據(jù)被未使用，因為公司缺乏有效的捕獲和整合它的基礎(chǔ)設(shè)施。沒有一個集中的系統(tǒng)來處理和利用這些數(shù)據(jù)，人工智能無法提供有意義的見解或提高效率。

隨著機器人技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等技術(shù)的不斷發(fā)展，沒有堅實數(shù)字基礎(chǔ)的制造行業(yè)將難以跟上步伐，錯失提升運營和保持競爭力的機會。他們將繼續(xù)因當(dāng)前的千刀萬剮的虧損而遭受損失的加速。

干凈、可靠的數(shù)據(jù)對于人工智能和其他技術(shù)的有效和合理成本運作至關(guān)重要。制造行業(yè)需要專注于數(shù)字化和更好的數(shù)據(jù)管理。

為什么數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和人工智能重要

轉(zhuǎn)向數(shù)字系統(tǒng)對于獲取干凈、有序和及時的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。諸如數(shù)字工作指令、制造執(zhí)行系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等解決方案通過自動化數(shù)據(jù)采集來提高速度和準(zhǔn)確性，并實現(xiàn)實時洞察。它們的結(jié)合確保數(shù)據(jù)具有上下文信息，解決每一步生產(chǎn)中的“什么、何時、為什么和如何”問題，并顯著減少用于人工智能工具的數(shù)據(jù)集清理負(fù)擔(dān)。

沒有這個級別的數(shù)字化，制造行業(yè)將無法發(fā)揮新興技術(shù)的全部潛力。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不僅僅是一種奢侈品；它是賦予人工智能并推動將定義制造業(yè)未來的運營改進所必需的。

為工業(yè)業(yè)務(wù)提供的人工智能解決方案

強大的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要，但這并不是工廠采用人工智能的唯一挑戰(zhàn)。許多制造行業(yè)由于擔(dān)心大規(guī)模部署所帶來的成本、復(fù)雜性和時間投入而猶豫是否投資于人工智能系統(tǒng)。

這就是點解決方案發(fā)揮作用的地方。這些由人工智能驅(qū)動的工具，例如智能攝像頭和傳感器，是一個更容易上手的入口點，使制造行業(yè)能夠看到人工智能的實際好處。

然而，它們的效果仍然依賴于強大的數(shù)字基礎(chǔ)。這些解決方案易于整合到現(xiàn)有工作流程中，所需投資最少，并且只需要很少的基礎(chǔ)設(shè)施變更，這使得它們特別吸引中小企業(yè)。

當(dāng)有效實施時，點解決方案可以通過提供實時見解來提高運營效率，從而推動更好的決策。它們提供了即時、實際的益處，解決了特定的運營需求，改進了數(shù)據(jù)收集，并讓制造行業(yè)在不承擔(dān)全面數(shù)字化改造負(fù)擔(dān)的情況下體驗數(shù)字化的潛力。

例如，Overview AI，其服務(wù)超過100個客戶遍布10個國家和3個大洲，提供基于攝像頭的檢查系統(tǒng)，用于實時、自動化的視覺分析。通過將AI整合到檢查過程中，Overview AI幫助制造行業(yè)檢測缺陷、監(jiān)控機器健康和增強質(zhì)量控制。

這種集成推動了顯著的運營改進，展示了人工智能在制造環(huán)境中交付可衡量結(jié)果的能力。它還表明，即使微小的改進也能提升效率和性能，使制造行業(yè)更容易開始他們的AI之旅。然而，這些即時利益只有在建立強大的數(shù)字基礎(chǔ)之后才能實現(xiàn)。

數(shù)字化，人工智能在推進

如果制造行業(yè)希望保持競爭力，數(shù)字化必須是首要任務(wù)。沒有數(shù)字化，人工智能將只是一種昂貴且未被充分利用的工具。但是，一旦數(shù)字化到位，制造行業(yè)可以根據(jù)其需求和預(yù)算以最佳的速度和規(guī)模采用人工智能工具。

數(shù)字化已經(jīng)成為制造業(yè)推動全球供應(yīng)鏈透明化的支柱，使工廠能夠追蹤每顆螺母、螺栓和生產(chǎn)的每一個零件。這種可見性變得越來越重要，尤其是隨著歐洲聯(lián)盟引入數(shù)字產(chǎn)品護照，要求對產(chǎn)品的起源、材料和環(huán)境影響進行數(shù)字記錄。

制造行業(yè)如果現(xiàn)在不進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅會落后，而且在未來日益依賴數(shù)據(jù)和人工智能的時代，他們可能會變得無足輕重。創(chuàng)新不會等待任何人，數(shù)字鴻溝只會繼續(xù)擴大。

但是，通過今天采取第一步，無論是通過小型AI點解決方案還是現(xiàn)代化工廠系統(tǒng)，工廠將為AI和未來的一切做好準(zhǔn)備。