Искусственный интеллект (ИИ) вызывает оживление в производстве. Руководители видят его потенциал в инновациях, эффективности, обслуживании и безопасности, стремясь значительно увеличить расходы на эту область. Однако сталкиваются с проблемами в виде недостатка квалифицированных кадров, навыков и ограничений данных. Ключевые исследования показывают конкретные преимущества ИИ в области инженерии, дизайна и операций на заводе, но масштабирование может замедлиться без должных основ данных. Фрагментация должна быть устранена для успешного масштабирования ИИ.
Искусственный интеллект и его влияние на производство
В производстве многие руководители выражают оптимизм по поводу возможностей искусственного интеллекта. Исследование, проведенное MIT Technology Review Insights, показало, что амбиции по развитию ИИ в производстве сильнее, чем в большинстве других секторов.
Роль ИИ в производстве
Производители видят ИИ как неотъемлемую часть создания гиперавтоматизированного интеллектуального завода. Они видят полезность ИИ в улучшении инноваций продукции и процессов, сокращении цикла производства, повышении эффективности операций и активов, улучшении обслуживания и укреплении безопасности, а также уменьшении выбросов углекислого газа.
Основные результаты исследования
Исследование MIT Technology Review Insights направлено на понимание того, как производители получают выгоду от применения ИИ, в частности в области инженерии и дизайна, а также операций на заводе. Опрос включал 300 производителей, которые начали работу с ИИ. Большинство из них (64%) в настоящее время занимаются исследованиями или экспериментами с ИИ. Некоторые (35%) уже начали внедрять применение ИИ. Многие руководители, откликнувшиеся на опрос, выразили намерение существенно увеличить расходы на ИИ в течение следующих двух лет. Те, кто еще не начал внедрение ИИ, двигаются постепенно. Для успешного развития и масштабирования применения ИИ производители должны решить проблемы с кадрами, навыками и данными.
Практические решения и ценность ИИ
Производители сталкиваются с вызовами масштабирования применения ИИ из-за недостатка квалифицированных кадров и навыков, низкого качества данных и управления ими, а также недостаточного доступа к вычислительной мощности в облаке. Решение этих проблем критически важно для успешной реализации ИИ.
Расходы на ИИ и ожидания
Крупные производители увеличивают расходы на ИИ и ожидают значительного влияния ИИ на инженерию, дизайн и операции на заводе. Определение конкретных преимуществ ИИ для функций производства и выравнивание инструментов ИИ с бизнес-потребностями являются ключевыми факторами для максимизации ценности инвестиций в ИИ.
Основы данных и масштабирование
Низкое качество данных, слабая интеграция и проблемы управления данных затрудняют разработку применения ИИ. Производители должны сосредоточиться на улучшении основ данных, чтобы обеспечить успешное масштабирование инициатив ИИ.
Фрагментация и модернизация
Модернизация архитектуры данных, инфраструктуры и процессов необходима для поддержки ИИ. Решение фрагментации и улучшение совместимости систем данных являются ключевыми приоритетами для успешной реализации ИИ.
Практические решения ИИ
Для развития с ИИ и сохранения конкурентоспособности производители должны определить возможности автоматизации, определить измеримые KPI, выбрать ИИ-решения, соответствующие их потребностям, и внедрять ИИ постепенно. Для советов по управлению KPI с ИИ и постоянных идей для использования ИИ свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com.
Пример практического решения ИИ
AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot: Разработанный для автоматизации вовлечения клиентов круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента, это решение ИИ переопределяет процессы продаж и взаимодействия с клиентами. Исследуйте решения на itinai.com/aisalesbot.
Список полезных ссылок:
Лаборатория искусственного интеллекта в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Перевод ИИ на новый уровень в производстве
Искусственный интеллект – MIT Technology Review
Twitter – @itinaicom
