人工智能正迅速成為提升工業運營效率的基本要素，原因在于其可以幫助生產者減少多達20%的加工成本。但波士頓咨詢（BCG）一項全球調查的受訪者們表示，要想在工業運營中實現人工智能的愿景，單靠技術進步是不夠的。
通過人工智能技術（AI），生產者可以提高效率、改善靈活性、加速流程，甚至可以實現運營的自我優化。BCG的分析發現，人工智能技術能夠幫助生產者降低多達20%的加工成本，其中70%的成本削減得益于員工生產力的提升。
自然而然，全球各地、各行業的企業都在探索將人工智能用于企業運營的可能性。但人工智能究竟能否如預期般產生如此大的效益？一些高管對此依然持懷疑的態度。為了更好地了解機遇和挑戰，BCG在2108年進行了調研，旨在評估企業在工業運營中采用人工智能的進展情況。
該項調查的參與者是來自全球千余家企業的高管、生產和技術管理者，涵蓋廣泛的生產行業，包括汽車、消費品、能源、工程產品、醫療、加工產業、交通物流以及高科技行業。受訪者來自奧地利、加拿大、中國、法國、德國、印度、日本、墨西哥、波蘭、新加坡、英國和美國。
BCG研究發現，中國、印度和新加坡的企業對近期在生產領域推行人工智能的雄心最大。在所調查的產業中，醫療和能源在短期內最熱切；加工產業和工程產品則不那么積極。
參與調查的大多數企業聲稱，他們認為人工智能越來越重要。然而，其投資、規劃和落實卻與理想不符。盡管87%的受訪者稱自己有計劃在未來3年內將人工智能用于生產，但只有28%制定了全面的實施路線圖。其余72%的企業缺乏具體的計劃；32%在測試選定的人工智能使用場景，27%只有初步的想法，13%沒有優先考慮甚至沒有考慮人工智能。
人工智能實施的不足反映出缺乏全局性規劃，揭示了理想和現實之間的巨大差距。過去，只有50%的企業利用人工智能實現了自己的目標。如今只有16%的企業在多個廠區充分落實了一個以上的人工智能使用場景，在BCG的定義下，這種成就足以讓他們成為早期采用者。研究所涉及的12個國家，早期采用者的比例在美國（25%）、中國（23%）和印度（19%）最高；在日本（11%）、新加坡（10%）和法國（10%）最低。德國企業中，只有15%是早期采用者。
美國企業的高人工智能采用率明顯反映了該技術的普及范圍較廣。即便如此，中國在人工智能投資上已經超越美國，去年在全球針對人工智能初創公司的投資中占到了一半。同樣是在2017年，中國發布了下一代人工智能開發計劃，制定了3步走的發展戰略，旨在到2030年在人工智能領域取得絕對優勢；而與北京相鄰的天津市政府也宣布將對人工智能產業投入50億美元。其他新興國家，比如印度，同樣把人工智能應用視為保持自身生產行業國際競爭力的必要因素，并進行大力投資。相反，在一些發達國家，比如日本依然專注于過去曾幫助他們提高競爭力的傳統杠桿（比如精益制造）。
在BCG研究關注的8個產業中，交通物流（21%）和汽車（20%）企業在早期采用者中所占的比例最高，工程產品（15%）和加工產業（13%）則相對落后。這些差異反映出各個產業的起點以及跟數字化的聯系程度存在差異。汽車和高科技企業最為先進。其他產業還沒有意識到，許多數字化策略多年來已成為產業價值鏈里不可分割的部分。
在生產運營的主要領域，不管是工廠內還是工廠外，使用人工智能提高效率的場景多種多樣。37%的受訪者認為人工智能在工廠運營領域是最重要的提高生產力的杠桿；25%認為是在質量領域，12%則選擇物流領域。與這些發現相一致的是，企業認為人工智能最重要的使用場景是自我優化機器、質量缺陷檢測和效率損失預測。
BCG的研究表明，4個驅動力對于在生產運營中成功推行人工智能至關重要，即戰略和路線圖、管控模式、人員能力和IT基礎設施。為了給人工智能的實施提供方向和指導，企業需要制定一項明確的戰略。高層管理者應該利用有組織的溝通途徑，確保企業內部清楚地理解人工智能。要采用人工智能（一般而言，即數字化），企業所需的人才必須擁有過硬的編程、數據管理和分析能力。應用程序接口和網絡規范提升了傳統IT系統和機器設備的互操作性，這是成功推行人工智能的關鍵。
人工智能正成為提升運營效率的最重要的工具。但許多企業沒能認識到，要想獲得人工智能產生的效益，遠不止技術投入那么簡單。一個闡述清晰的戰略是必備的啟動因素，但即便這樣也是不夠的。企業必須配備合適的管控和支持基礎設施，對員工進行重新配置和再培訓。對人工智能應用還沒有全局觀的生產者應該迅速展開自我提升，這樣才能追趕上早期采用者。（記者 秦志剛）
轉自：國際商報
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