制造業(yè)是人工智能應(yīng)用藍(lán)海 人工智能應(yīng)用正從消費(fèi)智能擴(kuò)大到企業(yè)智能

最新發(fā)布的《2020德勤人工智能制造業(yè)應(yīng)用調(diào)查》報(bào)告指出，人工智能的應(yīng)用正從消費(fèi)智能擴(kuò)大到企業(yè)智能。93%的受訪企業(yè)認(rèn)同其為全球制造業(yè)增長和創(chuàng)新的關(guān)鍵技術(shù)。

2025年人工智能在中國制造業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模有望超20億美元

據(jù)悉，德勤以問卷采訪了“中國制造業(yè)500強(qiáng)”里的119家大中型企業(yè)，并遴選代表性企業(yè)進(jìn)行深度訪談，從而編制成該報(bào)告。德勤中國工業(yè)產(chǎn)品及建筑子行業(yè)主管合伙人董偉龍解釋：“制造業(yè)具備大量數(shù)據(jù)累積，超過通訊、金融、零售等行業(yè)，是人工智能應(yīng)用的藍(lán)海。人工智能可助力制造業(yè)有效處理和利用信息，幫助企業(yè)提升流程自動(dòng)化的精細(xì)度，預(yù)測市場趨勢并安排生產(chǎn)計(jì)劃，以及提升質(zhì)檢水平和產(chǎn)品良品率，從而應(yīng)對(duì)生產(chǎn)成本上升、生產(chǎn)線設(shè)計(jì)缺乏靈活等挑戰(zhàn)?！?/p>

調(diào)研認(rèn)為，亞太區(qū)制造業(yè)基礎(chǔ)雄厚，是人工智能在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的潛力市場。中國、日本和韓國在政策、研發(fā)能力、數(shù)據(jù)和人才四方面均更具競爭力，正引領(lǐng)區(qū)內(nèi)人工智能技術(shù)發(fā)展，但一半受訪者認(rèn)為亞太區(qū)在人才和研發(fā)能力方面遜于北美和歐洲地區(qū)。人工智能在中國制造業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模2025年有望超過20億美元，年增長率可保持40%以上，主要受惠于政策利好、資金充足和自動(dòng)化潛力較高的行業(yè)環(huán)境。

更加注重產(chǎn)品服務(wù)和供應(yīng)鏈管理

人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用場景主要為智能生產(chǎn)、產(chǎn)品和服務(wù)、企業(yè)營運(yùn)管理、供應(yīng)鏈及業(yè)務(wù)模式?jīng)Q策五大領(lǐng)域。

德勤中國管理咨詢合伙人劉浩表示：”‘智能生產(chǎn)’是目前制造業(yè)部署人工智能的首選，占比51%，目前多見于自動(dòng)化生產(chǎn)工廠與訂單管理和自動(dòng)化排程?，F(xiàn)時(shí)在‘產(chǎn)品和服務(wù)’場景應(yīng)用人工智能的企業(yè)較少，但計(jì)劃兩年內(nèi)優(yōu)先進(jìn)行相關(guān)部署的企業(yè)數(shù)量明顯增加?？傮w而言，人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)應(yīng)用從智能生產(chǎn)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向更加注重產(chǎn)品服務(wù)和供應(yīng)鏈管理；客戶需求洞察、能源管理和供應(yīng)鏈運(yùn)輸與網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)將成為新的應(yīng)用增長點(diǎn)。這種變化是制造業(yè)邁向工業(yè)4.0的必然結(jié)果，因?yàn)樾袠I(yè)需要關(guān)注的不再只限于生產(chǎn)過程，而是整個(gè)價(jià)值鏈?！?/p>

中國制造業(yè)企業(yè)實(shí)施人工智能項(xiàng)目的不少，但調(diào)查發(fā)現(xiàn)，91%的項(xiàng)目未能達(dá)到企業(yè)預(yù)期。原因包括既有經(jīng)驗(yàn)及組織架構(gòu)障礙、基礎(chǔ)設(shè)施條件制約、數(shù)據(jù)采集方法及數(shù)據(jù)質(zhì)量欠佳、缺乏工程經(jīng)驗(yàn)，以及項(xiàng)目規(guī)模過于龐大和復(fù)雜。

盡管面對(duì)上述困難，83%的企業(yè)認(rèn)為人工智能已經(jīng)或在未來五年會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生實(shí)際可見的影響，56%的受訪者認(rèn)為人工智能將于未來2-5年為企業(yè)帶來回報(bào)。企業(yè)將更多投資于復(fù)合性技術(shù)體系以優(yōu)化生產(chǎn)、成本、庫存和質(zhì)量控制，及預(yù)測銷量、價(jià)格和預(yù)見性維護(hù)。

董偉龍建議：

企業(yè)首先要確保人工智能部署與本身的戰(zhàn)略目標(biāo)匹配，下一步是找到合適的人工智能落地應(yīng)用場景，需要明確其所能解決的特定領(lǐng)域問題，從而形成商業(yè)價(jià)值。企業(yè)也需要關(guān)注本身的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，因?yàn)閿?shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)的基石，所以企業(yè)必須先對(duì)自身的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)作診斷評(píng)估，甚至先進(jìn)行數(shù)字化改造以改善數(shù)據(jù)質(zhì)量。人才方面，企業(yè)需求的不只是人工智能專家，也需要有經(jīng)驗(yàn)的行業(yè)專家來為特定行業(yè)設(shè)計(jì)人工智能解決方案，及兼通制造工藝和行業(yè)問題的產(chǎn)品經(jīng)理。具備上述條件后，企業(yè)還要通過過程設(shè)計(jì)原型驗(yàn)證，再行迭代，才能大規(guī)模實(shí)施。