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59%亚洲制造企业暂未引入人工智能, 但这场求变风险值得一试

编者按:

我们发现,制造业是一个受人工智能技术青睐,但却不会轻易求变的行业

一方面,是这项技术处于应用初期,许多制造业领袖们并没有看到人工智能技术为企业带来的普遍的、显著的效益;

而另一方面,现有数据的不可用性与专有技术人才短缺,限制了企业领导者们与工人们的想象力。

2019年4月1日,微软亚洲与 市场分析公司 IDC 亚太部门在新加坡的 Media OutReach 上发布了针对制造业的研究结果——《未来商业准备: 用 AI 评估亚太地区的增长》。

这份报告通过对亚太制造业的实例调查给出了人工智能可以推动制造业增效降本的证据,而专家们也从文化、战略以及数据层面向亚太地区企业主们提供了一些自己的看法。

我们认为,这是一份非常有价值的企业改革参考建议。

在亚太地区,制造业占该地区 GDP 很大的比重,但由于不断上升的成本和不断下降的利润率,该行业正在持续面临着越来越大的竞争压力。

为了在竞争中保持领先地位,制造商们纷纷转而采用新兴技术。那些已经开始采用人工智能技术的组织相信,在未来三年内,人工智能将使它们的竞争力翻番(至少提升至目前的 1.8 倍)。

微软亚洲区制造业业务主管 Scott Hubter 认为,亚太地区的制造商们正缓慢但坚定地看到,采用数字化战略和最新的技术是如此重要。

研究表明,76% 的制造业企业领导者认为,人工智能将在未来三年内帮助企业提升竞争力。

为了塑造优秀的供应链,甚至开发新的业务模型来满足不断变化的客户需求,将人工智能集成到他们的业务中是十分必要的。

而未能采用「人工智能优先」战略的组织,可能会在当今竞争激烈的市场环境中处于落后地位。

然而,到目前,59% 的制造商现在还没有将人工智能技术作为其业务的一部分。这是一个令人担忧的迹象,这个行业需要依靠创新繁荣起来。

对于已经开始人工智能之旅的制造商来说,驱使他们采用人工智能技术的三大最重要的因素包括更高的利润率、更强的竞争力和更大的业务灵活性,同时也能形成更好的客户关系、达到最好的效果。

如今,它们已经实现了对业务的 17% 到 24% 的提升,预计未来三年内还会有至少 1.7 倍的进一步提升。

此外,其业务最大的增长预计将出现在加速创新(2.0 倍)和提高利润率(1.9 倍)这两方面。

图 1:制造业通过人工智能获得的效益提升在当下和三年后的对比

在印度处于领先地位的玻璃包装制造商 Piramal Glass 就是一个例子。

该公司已转向使用人工智能物联网和先进的云端数据分析技术,以提高运营效率、改善客户体验,并产生新的收入模式。

他们的内部解决方案——RTMI,提供了先进的实时洞察力,从而降低了 5% 的产品缺陷率,并减少了 40% 的手工数据收集工作,提高了 25% 的员工生产力。

IDC 制造业研究总监 Stephanie Krishan 表示:「已经确定的业务驱动因素清楚地表明,人工智能等技术能够通过帮助提升企业的洞察力创造更高的价值,并在高度复杂的环境下更好地管理它们的运营。」

事实上,这份针对制造业的报告中,有一半的语言是由数据和以人工智能为中心的解决方案或用例所驱动的。

例如,创造新的自动化生态系统,甚至把数据置于其处理流程的中心地位以加快速度、提升敏捷性和效率。

这只是指出了一个事实,即制造业的未来将建立在数据的基础上,以实现可扩展性并加速行业的增长。

亚太制造商们需要专注于其文化、战略和数据准备

图 2:人工智能的准备模型(亚太组织 vs 制造型组织)

该研究还评估了有助于制造商做好人工智能转型的准备的六个方面。

Kirshan 表示:「与亚太地区的总体准备情况相比,制造业在战略、数据和文化方面还有短板。企业领导人必须重点关注这些领域,以保持竞争力」。

  • 策略:制造商需要有一个合适的人工智能策略,并支撑起一个相对分散的工作团队

Hubter 表示:「通过采用使用人工智能技术的行业参与者,将加快他们的转型,并享受更高的效益。为了在日益数字化的环境中取得成功,制造商需要有一个恰当的人工智能战略,包括工作团队的转型」。

在接受调查的企业领袖中,近一半的人认为,未来 3 年,由于人工智能的出现,企业将转向更分散、更灵活的员工队伍。

  • 数据:制造商需要研究现有数据的可用性、质量和管理方法

毫无疑问,为了训练基于任务的人工智能解决方案,制造商需要制定一个更鲁棒的数据策略。

如今,该地区的制造商仍在使用一种只能由核心分析团队访问的数据结构。数据的质量和及时性仍然是目前需要处理的主要问题。

此外,很多制造商目前还没有大范围的企业数据管理计划。

  • 文化:制造型组织中通常缺乏采用人工智能技术所需的特质

超过一半的制造业工人和近一半的受访企业领导人认为,人工智能转型所需的文化特质和表现如今在它们的企业中并不普遍。

例如,63% 的员工和 57% 的企业领导者不同意员工需要承担风险,并在组织内迅速和敏捷地采取行动。

Krishan 表示:「该地区的制造商必须努力将人工智能更好地整合到现有的业务中,包括如何使用和处理数据。

因此,它们需要建立一支机智的、有创新能力的、具备人工智能能力的工作团队。只有当制造商明确了它的战略和技能能力,它们才能充分利用人工智能所能提供的全部力量」。

例如,乳品企业 ACM 在澳大利亚维多利亚州新开设的高科技牛奶加工和生产设施,正在利用最先进的智能技术与丰富的数据化方法更好地管理成本。

通过引入机器学习功能,ACM 能够减少由于使用常规牛奶污染有机牛奶而造成的人为错误,这也将浪费降到了最低。

此外,通过为生产计划、日志、以及质量保证环节引入自动化技术,在客户关系管理和人工智能解决方案的帮助下,ACM 能够减少每年 10 万澳元的周末加班成本。

具备 AI 能力的工作团队需要什么技能?

值得庆幸的是,该行业的大多数企业领导人和员工相信,人工智能将对他们的工作产生积极影响。

62% 的企业领导者和 77% 的员工认为,人工智能要么能帮助他们更好地完成现有的工作,要么能减少重复性工作。

图 3:商业领袖(蓝色)与工人(绿色)对「人工智能影响工作」的积极看法

然而,商业领袖表示,人工智能驱动制造业所需的技能仍然处于短缺状态。

「沟通与谈判技能」、「企业家精神与工作积极性」,「适应能力与持续学习能力」是未来三年供不应求的三大技能。(很显然,这些技能不是纯粹的技术能力)

与此同时,企业领导人认为,对基本的数据处理、读写和计算能力以及通用设备操作和机械技能的需求将在三年内下降。

这些技能在今天已经被普遍掌握了,而且现在已经供过于求了。

这种伴随「供需脱节」带来的,是雇主希望其员工掌握新技能的愿望。

Hubter 表示,企业领导人意识到,要打造一支具备人工智能能力的工作团队,需要进行大规模的员工再培训。

然而,22% 的企业领导者认为员工没有兴趣掌握新技能,但只有 8% 的员工有同样的感觉。

此外,48% 的企业领导者认为员工没有足够的时间学习新技能,相对的,只有 34% 的员工有同样的感觉。

「这个领域的商业领袖必须优先考虑员工再培训和技能的提升,把员工的时间投入到解决技能短缺上。

即使这可能会在短期内对生产力造成影响,但是建立一支具备人工智能能力的工作团队将在未来带来更大的收益。」

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数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

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物联网(英语:Internet of Things,缩写IoT)是互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网,而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个,所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结,在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,也可以对家庭设备、汽车进行遥控,以及搜索位置、防止物品被盗等,类似自动化操控系统,同时通过收集这些小事的数据,最后可以聚集成大数据,包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变,实现物和物相联。

自动化技术技术

自动化技术是一门综合性技术,它和控制论、信息论、系统工程、计算机技术、电子学、液压气压技术、自动控制等都有着十分密切的关系,而其中又以“控制理论”和“计算机技术”对自动化技术的影响最大。一些过程已经被完全自动化。

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