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人工智能在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有何優(yōu)勢(shì)?任何技術(shù),包括人工智能,都必須考慮組織的盈利能力。如今的公司已經(jīng)開始尋求在受控的環(huán)境中應(yīng)用數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃,并且可以根據(jù)利潤來權(quán)衡結(jié)果。
僅僅說“使用這種數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)使這個(gè)過程變得更好”是不夠的。組織應(yīng)該進(jìn)行衡量,以準(zhǔn)確確定其投資如何以及為何影響其工作流程。這種心態(tài)消除了歧義,使高管能夠?qū)镜姆较蚋幼孕诺卣f話和行動(dòng)??紤]到這種方法,我們確定了人工智能在 DX 計(jì)劃中的四個(gè)關(guān)鍵、可衡量的優(yōu)勢(shì):
1. 更有效的決策
與許多電影和節(jié)目相反,重要的決定不能僅僅依靠直覺。即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的領(lǐng)導(dǎo)者,也需要訪問所有相關(guān)數(shù)據(jù)才能得出最佳結(jié)論。
時(shí)間始終是一個(gè)因素,因此通常必須盡快做出決定。人工智能可以幫助識(shí)別和突出顯示有關(guān)產(chǎn)品性能、工作流程優(yōu)化和預(yù)測(cè)結(jié)果的重要信息。例如,一個(gè)定義良好的程序可以運(yùn)行數(shù)百萬次模擬,以根據(jù)可用數(shù)據(jù)粗略計(jì)算新產(chǎn)品在其生命周期的前六個(gè)月內(nèi)應(yīng)如何執(zhí)行。有了這樣的信息,決策者就可以更好地評(píng)估哪些工作還需要完成,找出潛在的陷阱,并對(duì)前進(jìn)所需的時(shí)間、資源做出更準(zhǔn)確的估計(jì)。
2. 提高盈利能力
人工智能并不能取代人類判斷,但在優(yōu)化價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間方面,它可以成為一種高效的工具。制造商經(jīng)常面臨這樣的需要:在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)提供滿足所有法規(guī)的工作產(chǎn)品。
無論是提前發(fā)現(xiàn)問題、運(yùn)行模擬,還是針對(duì)現(xiàn)有專有數(shù)據(jù)進(jìn)行事實(shí)檢查,人工智能有多種方式幫助優(yōu)化產(chǎn)品時(shí)間表。這樣許多耗時(shí)任務(wù)完全可以自動(dòng)化,人工智能軟件可以釋放人力資源,以便更好地部署在產(chǎn)品開發(fā)方面,同時(shí)減少所需的資源,從而提高利潤率。
3. 增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析所使用的數(shù)據(jù)可能過于復(fù)雜,并且來自不同的數(shù)據(jù)源和地理位置。過去,需要花費(fèi)大量的時(shí)間和人員來收集、處理和分析這些數(shù)據(jù)。
雖然人類絕對(duì)應(yīng)該是分析的重要組成部分,但人工智能可以快速簡(jiǎn)化此過程的各個(gè)方面:在很短的時(shí)間內(nèi)提供數(shù)據(jù)結(jié)果。對(duì)于在全球擁有大量資產(chǎn)的大型制造商來說,人工智能可以說對(duì)于及時(shí)提供可行的見解至關(guān)重要。
4. 加強(qiáng)了解客戶行為
數(shù)字世界建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,而數(shù)據(jù)的內(nèi)容和來源都在不斷變化。過去,Cookie 等工具被用來幫助組織深入了解消費(fèi)者行為。
然而現(xiàn)在,隱私問題和其他因素導(dǎo)致 cookie 使用量急劇下降,因此公司將需要新的工具來更好地了解客戶的行為方式。人工智能增強(qiáng)型軟件可以而且很可能會(huì)成為下一次迭代,幫助決策者比 cookie 更好、更全面地了解客戶。
1)人工智能如何推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃
考慮到這些好處,人工智能將繼續(xù)推動(dòng)各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型舉措。為了更好地說明這一點(diǎn),讓我們看看人工智能發(fā)揮作用的兩種具體方式:自動(dòng)化和數(shù)據(jù)分析。
2)自動(dòng)化
機(jī)器可以自動(dòng)化某些裝配過程,但如果這臺(tái)機(jī)器不知道它連接到更大的裝配線,或者接下來是哪個(gè)過程,那么工作會(huì)突然停止。
軟件引導(dǎo)自動(dòng)化已經(jīng)有一段時(shí)間了,機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能程序多年來一直在優(yōu)化自動(dòng)化。自動(dòng)化是 DX 的一個(gè)重要方面,因?yàn)樽詣?dòng)化通常會(huì)帶來可見性。
應(yīng)用精心設(shè)計(jì)的人工智能應(yīng)用程序(例如機(jī)器學(xué)習(xí))來更好地理解這些數(shù)據(jù),了解瓶頸在哪里,停機(jī)最頻繁發(fā)生的原因/時(shí)間,不僅針對(duì)一個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng),而且針對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。
這些信息來自軟件,但也來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器、邊緣計(jì)算設(shè)備、服務(wù)報(bào)告以及許多其他已經(jīng)經(jīng)常依賴 DX 技術(shù)的方面。通過在現(xiàn)有 DX 部署中實(shí)施正確的 AI 工具,組織可以看到更多好處。
3)數(shù)據(jù)分析
如前所述,人工智能和數(shù)據(jù)分析是相輔相成的。重要信息來自許多來源,甚至在產(chǎn)品投入現(xiàn)實(shí)世界之前也是如此。
在人工智能的幫助下,公司可以開始充分利用數(shù)字主線的力量,這是一個(gè)來自產(chǎn)品生命周期每個(gè)階段的閉環(huán)數(shù)據(jù)。如此多的信息提供了前所未有的產(chǎn)品理解水平和 PLM 優(yōu)化機(jī)會(huì)。
人工智能可以比人類更快地編譯信息。它可能不明白它所看到的是什么,但人工智能可以顯示任何和所有相關(guān)信息以做出正確的決定。