AI赋能制造业:现状、挑战与未来展望
2024年11月26日⏰星期二🗓农历十月廿六
本文由AI分析解读,AI提示词见文末
在当今数字化时代,人工智能(AI)正以前所未有的速度席卷各行各业,制造业作为实体经济的重要支柱,更是成为了AI技术深度融合与应用的重要战场。AI在制造业的应用不仅是技术的升级,更是推动产业变革、提升竞争力的关键力量。
AI在制造业的应用现状
AI受重视,但企业准备不足
- 重要性获认可:调研显示,93%的企业认同AI对企业发展的重要性,57%的企业视其为创新关键。AI在工业质检、客户服务、药物研发等领域成果显著,如提升质检效率、优化客户服务、加速药物筛选等。
- 企业准备欠缺:多数企业面临专业人才短缺、培训不足和技术能力薄弱的困境。仅9%的企业开展了AI培训,2%的企业拥有AI专业人才。
生产制造相关应用成企业首选
- 应用场景广泛:AI在制造业的应用涵盖研发设计、生产制造、质量管控、物流供应链、营销服务等全价值链环节,包括产品辅助设计、生产排程与调度、质量检测、智能物流等35个场景。
- 生产制造受青睐:企业优先在生产制造环节部署AI,该环节的数据资源丰富,成效显著且可复制性强。例如,博世华域通过AI智能排程系统,大幅提升机加工产线效率;汽车制造中,AI驱动的机器人优化了生产工艺。
AI应用模式、算法、模型呈多样化
- 应用模式多样:企业AI应用模式包括自主研发、购买服务、合作、外包和混合模式,其中合作伙伴和购买服务模式占比最高,均为25%,混合模式占21%。
- 开源框架多元:Google TensorFlow和百度飞桨PaddlePaddle是企业常用的AI开源框架,应用率分别为21%和20%。
- 算法各有所长:监督学习算法应用率达38%,在质量检测等任务中表现出色;深度学习算法约30%,如CNN在图像识别领域优势明显。
- 模型侧重图像处理:基于图像处理模型的AI应用在制造业中较为突出,如机器视觉用于产品质量监测、智能分拣和安全风险识别。
降本增效是企业AI应用首要期望
- 应用效果初显:企业认为AI在生产排程与调度、产品辅助设计等场景应用效果良好,分行业来看,不同行业在各场景的应用效果存在差异。
- 期望降本增效:82%的企业期望通过AI提高效率和生产力,62%的企业希望降低成本,同时也期待提升产品服务、增强创新能力。
认知不足和技能缺乏阻碍AI应用
- 面临多重挑战:企业推进AI应用面临专业人才短缺、认知不足、方案不成熟、应用场景不明确、投资成本高和安全合规等问题。
- 人才技能短缺最突出:74%的企业认为人才和技能缺乏是最大挑战,其次是对AI技术的理解和认知不足。
企业AI项目投入谨慎,依赖厂商能力
- 投资态度谨慎:七成企业对未来2年AI项目投资暂无计划或不确定,仅20%的企业投资在500万以内,主要由于应用处于早期,缺乏成功案例和明确需求。
- 依赖厂商服务:企业在AI应用中依赖厂商提供灵活模型服务、解决方案和咨询服务,以解决业务问题和提升认知。
AI应用未来有望多点开花
- 应用计划广泛:企业计划在多个环节推进AI应用,聚焦生产排程与调度、采购预测等,不同行业需求各有侧重。
- 技术迭代提供可能:AI及相关技术发展为企业深化应用提供契机,如视觉检测和知识图谱技术的进步。
生成式AI在制造业的应用现状与前景
应用已悄然起步
6%的调研企业已在试点、实施生成式AI应用,48%的企业在考虑或评估,主要应用于研发设计、生产制造和营销服务等环节。
前景被企业看好
近80%的企业对生成式AI在制造业的应用持乐观态度,约三分之一的企业预计未来5年将有突破性进展,但目前在生产制造环节的应用进展较慢。
对制造企业推动AI应用的建议
把握机遇,明确战略目标
企业应基于自身制定AI战略,确保与发展愿景一致,实现AI与业务融合,增强核心竞争力。
加强学习,提升认知水平
管理层和员工都需加强AI学习,了解其概念、应用、技术和数据管理,以适应技术变革。
结合特点,确定应用场景
企业应结合自身分析业务流程,选择合适场景,评估投资回报率等,制定实施计划。
注重储备,加快数据准备
企业应跟进AI技术,掌握创新能力,同时加快数据准备,提升数据质量和应用能力。
合理规划,推进AI落地
企业可通过试点项目测试AI技术,权衡投资回报,包容模型初期表现,持续优化。
着眼长远,培养专业人才
企业应培育适应AI技术的能力,重视人才团队建设,提高团队AI素养和综合能力。
AI在制造业的应用前景广阔,但企业仍需克服诸多挑战。通过合理规划、技术储备、人才培养等措施,企业能够更好地利用AI技术实现智能化转型,提升在全球市场的竞争力,共同迎接制造业智能化的未来。
AI解读
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- 本文使用如下提示词,由豆包@字节跳动提供解读
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- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容,不允许随意杜撰或联想,禁止使用正式、重复和机械化的语气。
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报告原文
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