普华永道 5 分钟谈制造业中的人工智能和大数据

Manufacturing Global 与普华永道中东地区的 Kaveh Vessali 交谈人工智能和大数据在制造业中的应用合作伙伴（数字、数据和人工智能）

请您定义什么是人工智能，什么是大数据？

人工智能是机器感知其环境并执行通常需要人类智能的任务的能力，它是一个包含不同技术、技术和应用的整个领域。

大数据是一组工具和功能，用于处理和处理非常大的数据集。

人工智能和大数据如何协同工作？

大数据只是人工智能的推动力之一，尽管随着我们看到数据量不断增加，它是最重要的推动力之一

如何将其应用于制造环境？

从广义上讲，人工智能和数据的使用有很多好处，包括降低成本、最大限度地减少人为错误以及提高生产力和效率。要考虑的重要事情是任何设置——对于任何技术的使用——是你试图解决的问题是什么？无论是仅仅自动化重复性任务，还是通过人机协作来重塑工厂的工作性质，以便做出更好、更快的决策。

为什么制造商在采用智能制造能力时要使用人工智能和大数据，对制造商有什么价值？

同样，一种观点是人工智能的经济效益，它在制造业中的出现是由于：

1. 通过人工智能技术的各种应用实现流程自动化和增加现有劳动力的工作，从而提高生产力。

2. 由于个性化和定制制造产品的能力提高，以及更高质量的数字和人工智能增强产品和服务，消费者需求增加。

制造业（和建筑业）本质上是资本密集型行业，在我们 2018 年的报告“人工智能在中东的潜在影响”中，我们估计采用人工智能应用程序可以使该行业对 GDP 增长的贡献增加超过到 2030 年将达到 12.4%。

人工智能和大数据如何帮助制造商在工业 4.0 革命中发展？那些已经在关注工业 5.0 的人呢？

这真的是关于您现在所做的投资，以确保您的业务面向未来。

我们通常会看到两种广泛的人工智能采用策略或方法。有些事情我们可以立即做，而无需求助于大数据——即采用我们称为传感的技术，例如那些涉及计算机视觉的技术。有很多用例可以立即用于制造，例如自动故障检测。然而，为了开发越来越有价值的机器学习驱动的人工智能用例，需要对数据进行长期投资——建立正确的收集机制、存储、数据治理、大数据功能等。这对于长期采用成功是绝对必要的。

对于希望在制造业中实现人工智能和大数据价值的组织而言，最佳策略是什么？

人工智能和大数据只是成功的智能工厂的一部分。引领人工智能采用的组织是那些在核心业务流程数字化方面取得最大进展的组织。为了在大规模使用 AI 解决方案方面取得领先，需要做出许多技术投资和组织决策，包括：

1. 数字化流程最终会提高生成数据的能力，而在制造环境中——数百个传感器实时生成数千个测量值，结果就是大数据。数据是构建人工智能的关键，因此可靠和准确的数据采集、管理和治理是关键。生产线和工厂在数据采集过程中起着关键和直接的作用。

2. 长期和短期的人工智能战略都从用例、业务应用开始。制造商需要询问他们想在哪里使用人工智能并将这些用例收集在一起，并根据预期影响和实施复杂性的平衡来确定项目的优先级。

当然，除了技术和业务流程之外，人是任何成功技术采用的核心。人工智能团队不仅需要由数据科学家组成，还需要由数据工程师和解决方案架构师组成，以确保他们的工作，数据管理员来确保准确性，并且越来越多地被称为“分析/人工智能翻译”，他们能够与业务领导者和技术专家沟通.文化也是关键，制造商需要实现数据和人工智能驱动的文化，通过对员工进行人工智能及其能力的教育，以及如何最好地提取价值来建立对数据和算法的信任。当然，这不仅仅是积极的一面，还有风险和限制，因为在没有设定预期的情况下遇到这些风险和限制，会显着影响投资意愿。

在制造业中采用人工智能和大数据有哪些挑战？

已经表明，实施人工智能的主要挑战之一是投资回报率 (ROI) 的不确定性。正如我所说，长期数据和人工智能战略要取得成功需要大量投资，并且必须切实设定看到有形回报的预期时间。

许多公司还在数据方面苦苦挣扎：收集和提供人工智能系统运行所需的数据，并确保其准确无误。这再次说明了数字化所需的更大投资。

根据我们的研究，制造公司在大规模实施 AI 时面临的一些主要挑战包括：

• 40% → 技术不成熟  
• 40% → 员工缺乏实施和管理 AI 的技能
• 36% → 投资回报不确定
• 33% → 数据还不成熟
• 32% → 缺乏透明度和信任度  
• 24% → 工作委员会和工会  
• 22% → 国内和重要市场的监管障碍  

这里强调的一个因素，特别是在缺乏信任和工会方面，是人工智能通常在媒体中被错误地描述为“取代”工人并抢走工作。是的，自动化可以提高效率，就像第一次工业革命以来那样。但我们相信，当数据和人工智能用于增强工人、增强他们的能力和制造产品时，它们最有价值。

我们开始看到的另一个挑战是网络攻击越来越多地针对智能工厂中的互连设备和机械。普华永道最近与美国全国制造商协会和微软合作举办了一次网络直播来讨论这个问题。

人工智能和大数据在制造业的当前趋势是什么？

• 我们看到公司稍微更加注重将 AI 解决方案添加到核心生产流程中，例如工程、组装和质量测试
• 安全非常重要，协议遵守能力中采用的技术（例如与特定机器保持安全距离）被越来越多地用于 COVID-19 协议遵守的日常场景中
• 人们对制造过程中涉及的大型机械的预测性维护以及供应链优化很感兴趣

您认为在未来 12-18 个月内，制造业的人工智能和大数据行业会发生什么？

老实说，我认为我们将看到过去 12 到 18 个月以来我们一直在前进的方向的延续。人工智能和数据已经在制造业中得到应用，但这种应用在媒体中的关注度不如医疗保健等领域，但成功案例已经存在，并且随着运营继续其数字化旅程，它们将继续存在。