人工智能影响波及工业品行业_丰富的数据_可观的回报

人工智能在工业品行业的影响与应用总结

核心内容

人工智能（AI）正对全球工业品行业产生深远影响。随着数据量的激增和企业对效率、创新与决策质量的需求提升，AI技术成为工业品企业实现运营优化、流程改进和市场竞争力提升的关键工具。本报告基于对6050位全球高管的调研，揭示了工业品企业在AI采用方面的现状、趋势与领先者的实践。

主要观点

• AI技术已成熟：超过半数的工业品行业主管认为其行业和企业已准备好采用AI，表明技术已具备推广条件。
• AI在质量控制、生产规划和机器维护中的应用优先：66%的高管将质量控制列为AI投资的首要领域，62%关注生产规划，50%关注机器维护。
• 领先企业更具准备度和投资意愿：表现出众的企业在数据战略、技能培养和AI投资方面明显领先于其他企业，64%已开始投资AI，而其他企业仅为32%。
• 数据基础是AI成功的关键：68%的领先企业制定了数据和分析战略，76%采用企业范围的数据管理系统，而其他企业分别为53%和52%。
• 技能培养至关重要：86%的领先企业认识到需要转变员工角色和技能以支持AI，而其他企业仅为70%。
• AI助力企业解决复杂问题：AI不仅帮助分析数据、提升效率，还支持预测性维护、合规管理、安全优化和客户洞察等多方面应用。

关键信息

AI在工业品行业的应用领域

• 质量控制：通过分析原材料、生产线、成品、维护记录和客户投诉数据，识别质量问题根源。
• 生产规划：利用AI持续学习流程数据，提出绩效改进建议。
• 机器维护：发现异常、评估严重性、定位问题根源，辅助维修人员精准实施维修。

表现出众企业的特征

• 数据战略清晰：68%的领先企业制定了数据和分析战略，59%设立了首席数据官。
• 技能多元化：86%的领先企业认识到需要培养新技能，如数据可视化、高级数据分析和数学建模。
• 投资力度大：73%的领先企业计划在未来三年内将超过10%的IT预算用于AI发展，而其他企业仅为43%。
• 数据生态系统完善：92%的领先企业能充分利用内部和外部数据，而其他企业仅为64%。

AI带来的价值

• 效率提升：AI可优化制造流程、预测设备故障、提升供应链管理。
• 成本节约：通过减少生产中断、提高维修效率、降低安全事故等途径，企业可显著降低成本。
• 决策支持：AI为高管提供深入洞察，帮助制定更明智的运营和财务决策。

AI采用建议

为了在AI时代保持竞争力，工业品企业应采取以下行动：

精准定位AI机遇

• 明确AI可解决的业务问题，定义干预范围，并让利益相关方知悉。
• 研究潜在机会，评估其现实可行性与收益。

构建数据战略

• 建立支持AI的数据生态系统，整合内部与外部数据源。
• 评估现有数据和生态系统，增加新的数据类型和来源。
• 通过培训和招聘，提升员工在AI相关技能上的能力。

采用敏捷方法

• 制定具体的试点计划，选择合适的业务用例进行验证。
• 快速实施“价值证明”，评估成功或失败，并不断优化。
• 从试点中学习，逐步推广AI成果至全企业。

调研方法

• 样本规模：调研覆盖6050位全球高管，其中包括300位工业品行业受访者。
• 行业覆盖：涵盖制造、信息技术、销售、采购、财务、营销、产品开发、供应链、创新、人力资源、客户服务和信息安全等多个职能领域。
• 企业规模：调研覆盖不同规模的企业，包括5亿至50亿美元以上的企业。

相关资源

• 相关报告：
  • “认知催化剂：运用人工智能重塑企业与体验”，IBM商业价值研究院，2017年9月。
  • “强化数字优势：工业品行业的数字化重塑”，IBM商业价值研究院，2017年3月。
  • “谁在数字化运营中引领认知潮流？进展、优先任务和收益”，IBM商业价值研究院，2016年11月。
• 获取更多信息：访问IBM商业价值研究院网站（ibm.com/ijbv）或下载“IBM IBV”应用。

作者与联系方式

• Jose R Favilla：全球工业品行业总监，联系方式：jfavilla@us.ibm.com，LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/josefavilla
• Spencer Lin：全球石油化工行业及工业品行业解决方案领导者，联系方式：spencer.lin@us.ibm.com，LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/spencer-lin-35896317/
• Manish Chawla：工业品全球行业总经理，联系方式：manish.chawla@us.ibm.com，LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/manishchawla1/
• David Dickson：工业品行业战略咨询实践领导者，联系方式：david.dickson@au1.ibm.com，LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/daviddicksonsinektiks/
• Jayant Kalagnanam：IBM研究院杰出研究员，工业品行业首席科学家，联系方式：jayant@us.ibm.com，LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/jay-ant-kalagnanam-4b74913/

版权信息

• 文档发布：IBM Corporation，2018年2月
• 地址：New Orchard Road, Armonk, NY 10504
• 中国分公司：北京市朝阳区北四环中路27号盘古大观写字楼25层，邮编：100101
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结语

AI正在重塑工业品行业的未来，领先企业已开始利用其提升效率、降低成本、优化决策。其他企业若想在AI时代保持竞争力，需尽快制定数据战略、培养新技能、实施敏捷方法，积极采用AI技术。