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工業品行業充斥著不可計數的資料。檢測儀表、感測器、機床、自動化系統、生產經營、維護記錄、健康和安全應用都在源源不斷地產生資料。工業品企業亟需運用先進技術，深入剖析整個企業中的資料，更好地滿足消費者需求，實現流程持續改進。為解決運營和市場問題，實現工業 4.0的願景 ，少數表現出眾的企業開始利用人工智慧/認知技術，積極轉變思維模式。在本報告中，他們分享了自身的人工智慧成功經驗。

全球工業品行業中，企業面臨諸多嚴峻挑戰：成本壓力加劇，法規力度不斷增強，顛覆性技術層出不窮，原材料供應成本越來越高。商品價格波動劇烈，不僅嚴重侵蝕企業利潤，而且影響運營效率。流程、工藝和績效觀念也在發生顯著的改變。企業不再採用線性方式運營，工程、維護和規劃等職能工作流也不再彼此隔離。企業需要將價值鏈作為統一整體，以便應對不斷波動的需求週期，支援開展高成本的供應活動。

新型人工智慧技術採用智慧系統適應環境，不斷學習，將豐富的資料轉化為有意義的洞察。通過擴大數字智慧採用範圍，人工智慧技術可幫助主管將資料轉化為洞察，推動創新，做出更明智的運營和財務決策。為了解企業如何更有效地制定人工智慧採用計劃，IBM 商業價值研究院(IBV) 聯合牛津經濟研究院，採訪了世界各地 6,000 多位最高管理層成員和職能部門負責人 — 其中包括 300 多位工業品行業受訪者。我們的目標是更充分地瞭解他們在應用人工智慧解決方案解決最迫切的業務挑戰以及把握機遇方面的想法、期望和目標。

《人工智慧影響波及工業品行業》深入研究了工業品行業高管如何看待自己的行業和企業在採用人工智慧方面的技術準備程度。本報告揭示了企業目前應用人工智慧的程度，以及未來幾年在這方面的計劃。另外，我們還確定了一組在人工智慧採用方面領先於同行的表現出眾企業，深入研究了他們的與眾不同之處。

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