特拉華州的Richard Seel對AI和製造業的問答

根據 Global Market Insights 的最新報告，到2025年，製造業的AI技術市場規模將達到160億美元（148億歐元）。但是，儘管這些激動人心的技術繼續盛行，並在整個行業加速發展，以幫助推動對人工智慧技術的採用更智慧的製造模式，實現帶來切實利益的“創新”並不容易 ， 振工鏈工業自動化平臺 。

通常，對“創新”的大肆宣傳會阻止製造商實際採用，而圍繞這些技術的所有噪音都會使領導者難以理解其價值主張。此外，無論是運營挑戰，技能短缺還是法規遵從需求，在組織推動真正的改善之前，有許多供應鏈問題需要克服。

在這裡，理查德SEEL，在製造專家，總經理 特拉華州 ，提供有關的技術見解，製造商應尋求實施，如企業資產管理，以及他們如何能這樣做，以滿足各地效率更廣泛的業務和供應鏈的目標，降低成本和擴大市場。

 

問：您目前看到製造商圍繞AI進行哪些對話？

答： 大多數人傾向於關注諸如智慧自動化，實時決策和使用分析來支援高階製造解決方案，機器對機器通訊和全自動系統等主題。重點往往放在AI如何增加人類經驗和人類專業知識上：不是關於先進技術本身將如何取代個人本身，而是它如何提供洞察力，以透過諸如後退之類的技術來消除困難且重複的任務辦公室自動化和預測性操作。人們越來越認識到，更快地整合這些技術以在當前氣候下為決策提供資訊並降低風險的好處。

問：製造商希望在組織中實施AI的最大障礙是什麼？

答 ：在許多情況下，該技術仍不成熟。結果，組織可能會為業務案例而苦苦掙扎，並提供AI能夠提供快速投資回報（RoI）的應用程式示例，從而可以創造業務收益。同樣，設計，實施和交付這些解決方案也需要專業知識。很少有人具備這些技能，並且對實現這種解決方案所需的業務有所瞭解。總而言之，這些因素意味著C級決策者通常對AI將給組織帶來的實際實際利益以及從中獲得的回報不抱有信心。

問 ： 製造商正在經歷哪些其他供應鏈挑戰，這些挑戰阻止他們推動改進？

 答： 最大的挑戰通常是意外風險或意外事件，例如當前的全球冠狀病毒大流行，導致不確定的商業環境，這反過來又使製造商難以提高供應鏈效率。更加有效的供應鏈計劃和工具可提供完整的端到端供應鏈可視性，可幫助緩解這些困難時期的風險。

問 ： 通常，在涉及更廣泛的業務和供應鏈目標時，製造商的首要任務是什麼？

答： 通常，它是以客戶為中心。有時這可能意味著選擇一個特定的運營領域並提高整個領域的效率。可能要提供數字平臺以實現此目標，並引入新的應用程式以改善供應鏈的某些方面（無論是在運輸，倉儲還是銷售中），然後使用從收集的資料集中收集的情報來制定業務戰略。以這種方式提高供應鏈效率和敏捷性可能在當前氣候下特別有利於製造商。在這裡重要的是要獲取一口大小的資料塊，並利用從中獲得的見解來解決特定問題，而不是一味地做太多事情。

改進的總體重點應放在影響底線的領域，例如生產力效率，更快的交貨時間，減少人工成本和高質量產品的交付，或提高訂單準確性和可追溯性；健康和安全保障。

當前的危機也迫切需要有效的供應鏈計劃和可見性。AI可以在其中發揮作用，使供應鏈變得敏捷高效，並進行快速更改以解決交付速度的需求以及短期內新專案的快速推廣。

問：您看到製造商希望實施的兩種最常見的技術是什麼？

答： 我們看到製造商正在尋求實現實時數字平臺，以提供來自資料倉儲，相關報告，招聘決策的資訊；將應用程式連線到工具，機器和人員。鑑於當前的冠狀病毒爆發，提供的整體可見性尤為關鍵。

許多製造商也希望以更有效的方式使用他們獲得的資訊。為此，他們正在開發報告應用程式，以提供實時分析，以支援更快，更明智的決策。這通常與物聯網（IoT）的推出，將人員以及裝置和工具跨網路連線以提供洞察力以支援決策有關。製造商越來越多地看到這種方法的好處，這種方法通常需要比其他基於技術的專案更低的投資水平。相反，諸如自動和協作機器人之類的領域需要大量的資本投資，因此即使在可以獲得收益的情況下，許多製造商仍然不願冒險嘗試。   

問：這些技術如何幫助他們實現更廣泛的業務和供應鏈目標？

答： 他們更廣泛的目標通常是圍繞提高生產力和效率以及提供高質量的最終產品。這些技術可以幫助確保製造商快速掌握資訊，從而能夠實時調整流程並提高產品質量。

問：製造商在組織中實施新技術時會犯哪些常見錯誤？

答： 他們過多地專注於技術，但沒有在變更管理，諮詢以及培訓和支援上投入足夠的資金。簡而言之，他們對“人”元素的關注不夠。他們沒有充分考慮如何引入該技術，培訓員工如何使用該技術以及提高他們的技能。相比之下，他們通常會實施該技術，一旦出現問題，便會歸咎於系統。通常缺乏的另一個領域是提供良好的專案和技術管理。在引入新技術之前，我們經常還會發現測試不足。簡而言之，從一開始就需要為如何最好地實施該技術和處理變更管理問題做更多準備。

另一個常見的錯誤是，製造商通常期望從新技術投資中獲得非常高的投資回報率，這通常是不現實的。他們通常不對如何透過新技術實現貨幣收益進行解釋。很少會有詳盡的財務利益案例。許多製造商並沒有真正考慮當前的員工人數以及他們使用新技術的可能性。  

問：您將向企業實施新技術的組織提供哪些主要提示？

答： 在實施任何新技術之前，至關重要的是，各組織必須為收集和推廣該技術建立一個強有力的業務案例。他們需要清楚地知道將會帶來什麼好處。還要記住，通常可以對現有技術解決方案和業務流程進行許多增量更改，而無需引入新技術即可獲得巨大收益。他們需要充分利用現有的解決方案和所獲得的資料。當然，同樣重要的是要確保所使用的任何資料都是準確的和最高質量的。

當然，人工智慧確實扮演著重要的角色，但通常最好先在小型專案上使用現有資料並構建概念證明來證明它如何快速交付價值，然後再實施它。

問：展望未來，在整個供應鏈的廣泛應用中，我們可以期望看到哪些新技術？

答： 經常討論的關鍵技術包括區塊鏈可追溯性，以及航空航天，國防和醫療等受監管行業的備件3D列印。將來我們也可能會更多地使用機器人自動化和自動駕駛汽車。還有很大的機會將更多的虛擬現實技術引入製造過程，以及更廣泛地使用數字雙胞胎。但是，要使所有這些創新技術成為現實，就需要大量投資，並承諾建立明確的業務案例。

製造商在將其商業應用之前，必須仔細分析和測試技術。5G無線技術的推出還透過為更多裝置提供更高的資料速率，更快的吞吐量和容量，為製造商提供了機遇 ， 。