虽然大多数制造企业已经开始探索下一步在自动化技术,人工智能(AI)和机器学习(ML)之间存在巨大的差距,他们希望他们的组织和人工智能技术和他们在哪里。gydF4y2Ba

2019年,协会推进自动化(A3)调查其成员公司采用人工智能。当时,超过76%的受访者表示,人工智能将是重要的公司在未来三年,但只有不到5%指出,他们已经广泛实现人工智能。将近两年后,制造企业的雄心壮志和执行之间的差距已经在很大程度上仍然是静态的,即使-在许多情况下的基础设施“未来工厂”已经被部署。gydF4y2Ba

那么是什么让公司站在错误的一边ambition-execution差距?他们想做他们一直在做,希望能有一个更好的结果。这行不通,因为传统的制造系统和流程非常灵活。gydF4y2Ba

通常,一个生产过程创建和优化为单个产品或功能。如果流程需要修改,产生一个新版本的产品或新模型,它需要一个完整的改革,以适应新产品。gydF4y2Ba

制造企业今天面临的挑战是如何让这些刚性系统更加灵活,尤其是在自动化的环境中。拔出现有系统和从头构建新的东西不是一个可行的选择——在经济上或在逻辑上。通过部署AI /毫升软件层在现有网络和计算基础设施,公司可以以使他们之前严格的制造过程更加灵活并关闭ambition-execution差距。gydF4y2Ba

除了节约成本和提高灵活性,接受人工智能系统采用的工厂是一个重要的指标。Symbio,关键是这并不是简单的自动化;这是一个人类和机器之间的合作。而不是取代人类,公司可以更有效地为人们参与设计系统,高效的人机交互,可以自动发生变化。更重要的是,设计和评估自动化以正确的方式——例如,的能力而不是劳动组件,开发生产团队之间的信任。这创造了一个机会,创造更多价值,创意,和理想的工作在其他领域。向现有自动化添加AI &毫升,甚至目前部署的自动化,使制造商不会过时的系统和流程。gydF4y2Ba