近年來，通過各種人工智能/機器學習（ML）平臺、框架和工具箱，在資本密集型行業(yè)中，對人工智能技術的民主化使用進行了大量投資。IoT Analytics發(fā)布的《人工智能市場報告2020-2025》估計，到2025年，全球工業(yè)人工智能市場規(guī)模將達到725億美元。普華永道（PwC）估計，到2030年，這項技術對中東地區(qū)的潛在經(jīng)濟影響將達到3200億美元，該公司將制造業(yè)、金融、教育、公共服務和制藥行業(yè)列為該地區(qū)人工智能的最大發(fā)展機會。
專注于業(yè)務成果
盡管基于AI的用例的啟用已在加速，但這并不一定轉化為可觀的商業(yè)價值，尤其是在工業(yè)領域。根據(jù)埃森哲的《人工智能：按比例構建》研究，近69％的工業(yè)組織高管承認他們知道如何試行計劃，但他們難以在整個企業(yè)范圍內(nèi)擴展其工業(yè)人工智能戰(zhàn)略。
到2021年，我們將看到工業(yè)組織轉向以業(yè)務為先的思維模式，更加強調(diào)將人工智能技術應用于特定領域的工業(yè)挑戰(zhàn)，并將重點放在業(yè)務成果上。雖然探索和識別工業(yè)人工智能支持的用例可能很有趣，但任何組織策略的出發(fā)點從來都不是技術。它將從確定業(yè)務問題、公司目標和戰(zhàn)略目標開始。
專注于自動化
勞動力的轉移以及隨之而來的專業(yè)知識的流失，推動了在整個流程行業(yè)實現(xiàn)知識共享自動化的需求。這產(chǎn)生了對更多智能應用程序的更大需求-但具有諷刺意味的是，缺乏內(nèi)部數(shù)據(jù)科學技能是采用AI的最大障礙之一。
在新的一年中，將會有更多的工業(yè)組織通過部署針對性的嵌入式工業(yè)AI應用程序來增加投資，以降低AI采用的障礙，這些應用程序?qū)?shù)據(jù)科學和AI與專用軟件和領域?qū)I(yè)知識相結合。這將是克服技能不足的關鍵，并且將大大減少對數(shù)據(jù)科學家的依賴，因為數(shù)據(jù)科學家實際上是短缺的。這些嵌入式AI應用程序?qū)⑹褂脩裟軌蛟谡麄€工業(yè)資產(chǎn)生命周期中以更高的準確性，質(zhì)量，可靠性和可持續(xù)性來高效，成功地執(zhí)行其特定領域的操作。
專注于資產(chǎn)優(yōu)化
為了在當今瞬息萬變的市場中壯成長，公司必須同時跨利潤，經(jīng)濟，可持續(xù)性等業(yè)務目標優(yōu)化其資產(chǎn)和流程。通過在2021年采用工業(yè)AI，無需數(shù)據(jù)科學專家就可以實施下一代資產(chǎn)優(yōu)化解決方案，這意味著工業(yè)組織可以為運營中的安全性和生產(chǎn)力達到新的水平打開大門。
在整個工廠中，隨著時間的流逝，將創(chuàng)建半自主和自治過程，因為實時數(shù)據(jù)將被收集，匯總，調(diào)節(jié)并送入智能豐富的應用程序中，以評估方案，獲取見識并推動持續(xù)的運營改進。此外，由AI和機器學習提供支持的認知指導系統(tǒng)將使人員跨關鍵操作授權，擴展其能力，以便他們可以更快，更準確地做出決策。綜上所述，到2021年，生產(chǎn)力提升將是工業(yè)AI在資本密集型流程工業(yè)中的最大收益。
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