人工智能在今天的制造业中仍处于初级阶段，但人工智能和物联网等新数字技术为制造商提供了巨大的潜力，它可能在未来两年内成为主流。
通过人工智能和高级分析可以从物联网产生的大量数据中识别趋势，进一步打破运营技术和信息技术之间的障碍，通过重组供应链来提高效率，解决技能短缺问题，并创建全新的收入流和业务模式。
尽管人工智能有许多好处，目前只有不到十分之一的制造商在使用人工智能，而有50％的制造商希望在两年内部署。那么，制造商早期可以从AI方法中获得什么？
更好地理解数据
在物联网技术的支持下，制造业将获取大量的数据。。据估计，到2025年将有超过750亿台连接设备投入运营，其中大部分将在制造业。而在最近的麦肯锡调查中，60％的高管确认物联网数据产生了重要的见解，但54％的人承认他们使用的物联网信息不到10％。
制造商从设备中收集、处理和使用大量可用数据，以获得市场份额和更大的竞争优势，未来的关键将从大数据分析转向人工智能辅助分析。作为此变更的一部分，组织需要将重点放在企业信息管理上，以确保在需要时正确捕获、管理和提供信息。
一旦制造商拥有信息管理系统，AI就会发挥作用。结合高级分析，AI可以汇集来自各种数据源的信息，识别趋势并为将来的行动提供建议，从变更到业务流程自动化，再到支持员工的日常决策。
消除停机时间
过去更传统的线性供应链正在被合作伙伴、供应商和客户的综合数字生态系统所取代，实施数字化供应网络为制造商提供了更灵活的库存管理方法。通过这种新的供应链，连接的物联网传感器可以自动重新订购或补充库存，从而消除由于缺少组件而导致的制造过程延迟。
同样，预测性维护可以实现24小时正常运行，同时降低机器或资产失效时产生的成本。通过数据使用和AI分析，制造商可以主动维护机器，而不会出现意外停机。这也是工业4.0模式或智能制造数据分析数字化转型连接价值链。
此外，人工智能还可以缩小技术的差距，机器人越来越多地执行重复的低价值任务，而工可以专注于需要特定人类技能的工作，最终获得更高的劳动报酬。还有，制造商正在从制造产品、销售和服务产品转向产品即服务的模式，未来制造业将以客户为中心。
目前，像宝马和福特这样的汽车行业的制造商已经开始使用人工智能，但其他制造商采取了更加谨慎的态度。与大多数技术一样，一些公司更愿意成为快速追随者，而不是早期采用者，选择在实施解决方案之前要看到成功的AI用例。
这种谨慎是可以理解的，实施人工智能并不是一个简单的过程，必须建立坚实的基础。如果没有数字化并且关注数据质量，那么将AI正确应用于流程几乎是不可能的。一个后期采用者应该有必要的准备，早期采用者将占据相当大的市场份额，他们将能够以更低的成本运营并获得更好的性能。
