德勤-造有道智万物--德勤人工智能制造业应用调查_40页_4mb

报告摘要

人工智能在制造业的应用与挑战总结

核心内容

人工智能（AI）正从消费智能向企业智能扩展，成为制造业智能化转型的重要推动力。制造业具备大量数据积累，是AI应用的蓝海。2019年被视为AI在工业制造领域落地的关键年份。尽管AI在制造业中被寄予厚望，但实际应用中仍面临诸多挑战，如预期与现实之间的差距。德勤报告指出，制造业中AI的应用主要集中在智能生产、产品与服务、企业运营管理、供应链管理以及业务模式决策等五大领域。

主要观点

AI对制造业的影响：AI被广泛认为是制造业增长和创新的关键技术，87%的受访企业已经或计划在未来两年内部署AI。
AI应用的潜力：AI在提升自动化效率、预测市场趋势、优化生产计划和提升产品质量等方面具有显著潜力。
亚太地区AI发展：中国、日本、韩国在政策、研发能力、数据和人才方面具有明显优势，成为亚太AI发展的领军国家。
AI在制造业的应用场景：目前以智能生产为主，但未来两年内，产品服务和供应链管理将更受关注，成为新的增长点。
AI项目的实施效果：仅有9%的AI项目达到企业预期，91%的项目未能实现预期效果，主要原因是经验不足、基础设施不完善、数据质量差和组织架构障碍。

关键信息

技术趋势

人工智能成为“企业智能”趋势的一部分，预计将在未来五年内显著影响制造业。
制造业是数据产生量最大的行业，年数据量高达1,812PB，远超其他行业。
AI技术的成熟和应用将推动制造业向更高效的自动化、智能化发展。

应用场景

智能生产：目前主要应用于自动化生产工厂和订单管理，未来将扩展至产品质量监控和缺陷管理。
产品与服务：AI在缩短产品设计周期、提升营销效率和个性化客户体验方面将有显著增长。
企业运营管理：AI在能源管理和人力资源管理方面具有潜力，未来将重点发展。
供应链管理：AI在需求预测、物流服务、资产与设备管理等领域将实现突破。
业务模式决策：AI在提升客户体验和优化成本结构方面发挥重要作用。

现实与预期的差距

91%的AI项目未能达到企业预期，主要原因包括缺乏工程经验、数据质量不高、基础设施不足和组织架构障碍。
51%的企业不能接受预期与现实的落差，认为试错是不可避免的。

未来趋势

AI将在未来2-5年内对制造业产生实际影响，83%的企业认为其具有显著潜力。
企业应关注AI在提升营销效率、物流服务、资产与设备管理、客户需求洞察和能源管理等方面的应用。
AI在制造业的普及需要解决数据基础、团队组建、合作伙伴关系等关键问题。

德勤建议

战略目标匹配：确保AI部署与企业战略和业务目标一致，选择适合的复杂度和时间表。
明确应用场景：理解AI在哪些方面能比人类更高效，限定应用场景边界。
落实数据基础：提升数据质量、多样性及规模，确保AI项目成功实施。
组建团队及搭建伙伴关系：组建包括AI技术专家、行业专家和AI应用专家的团队，并借助外部合作伙伴弥补能力不足。
验证及大规模实施：先进行AI原型验证，再逐步推进到大规模实施。

关于本报告

德勤通过对“中国制造业500强”中的110家企业进行调研和深度访谈，得出上述结论。
报告提供了丰富的图表和数据支持，涵盖AI应用现状、趋势和挑战。

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