在过去五年，关于人工智能（AI）和机器学习（ML）的关注程度和讨论深度，都是前所未有的。人工智能已经成为一个流行词汇，并包含各种各样的寄望和承诺。但实践中人们却常常发现它十分棘手，在现实运用中难以兑现它的光明愿景。

这使得许多业内人士对人工智能心存疑虑。比如，有几家大公司采用了这些新技术，大张旗鼓地表示他们打算对业务运营和产出进行一次全面的变革。但是，这些雄心勃勃的计划十之八九无法带来令人满意的显著成果。

在人工智能和机器学习的潜在应用如此之多的情况下，要找出最适合您自己公司和特定应用的最佳技术将是一项艰巨的任务，因为这些技术需要能够避免陷阱，并推动真实、可量化的投资回报。毕竟，对于行业领导者来说，在极其复杂且高度敏感的工业运营环境中运行原型和未经验证的软件是冒险的事情。

然而，迈入人工智能领域需要我们具备一定的胆量和胆识——如果您仅使用部分数据实施一个小规模试点，成果可能非常有限或令人大失所望，从而不利于进一步投资或更大胆的思考。有些早期采用者倾向于在有限范围内延长试点项目的时间，他们最终也失去信心——但这种做法是错误的。人工智能已经发展得更为成熟，因此现在我们应当投入下一步行动，投资于由真正富有创新精神的领先技术公司开发的成熟功能。这些公司拥有必要的指标、业务规模和产品组合，可以让企业通过使用这些成熟、量身定制和可扩展的人工智能和机器学习工业软件工具推动数字化转型。

创新，有的放矢

成功的人工智能和机器学习计划的关键是找到合适的合作伙伴，并采用经过验证的解决方案。一种较好的方法就是从已经成功采用人工智能的其他领域中借鉴经验。例如，有些B2C公司已经开始使用人工智能来跟踪客户的兴趣和需求。这个过程尚处于起步阶段，但它证明了人工智能/机器学习技术对工业环境的吸引力。例如，通过对控件和制造设备进行预测性资产分析，然后将这些知识推广到制造环境中，将可以为流程设计带来重大创新。

人工智能和机器学习可以通过对机器操作分析提供详细、实时的业务洞察，这种新的手段能发现新的洞见，这是在缺乏统一数据的条件下无法实现的。

如今，人工智能和机器学习在制造业中变得越来越受欢迎，一些高级运营分析通常都采用人工智能技术。许多企业正在采用这些技术并将其应用到运营支出分析中，以了解在何处可以节省成本。所有企业都希望尽可能节约支出，而人工智能让这一切成为可能。这些企业通常会积极继续投资更多数字化技术。成功部署人工智能或机器学习技术可以显著降低运营支出，并进一步推动整个企业的数字化转型。

可量化的影响

在制造业中，人工智能可以改善流程和批次自动化。例如，您可以将分析与工业数据结合使用，从而发现如何优化流程并实现更高的产出和更出色的生产质量。在食品和饮料行业，人工智能被用于监测生产线烤箱的温度，标记异常（包括湿度，烟囱高度和颜色），从而形成持续优化的过程，以确保每次都能获得令人垂涎的“黄金批次”。

另一个新功能是将预测性维护应用于设备监测，从而提高操作安全性和资产可靠性。将人工智能和机器学习融合在一起，可以创建预测性和处方式操作指标，然后将其应用于设备。然后人工智能可以通过规定的程序发现资产绩效异常，发送自动警报并建议补救措施。这不仅避免了潜在的设备故障，而且还允许在全球各个团队之间进行技能和知识交流，可谓潜力巨大。预测性和处方式维护可以帮助减轻运维成本压力，提高安全性并减少计划外停机时间。

技术关系

人工智能、机器学习和预测性维护技术使在生产线中建立新的连接成为可能，从而可以针对未来的运营提供新的洞见和建议。

现在正是企业利用这项创新技术提高整个生产周期透明度的大好时机——开发新的方法来增加产能，加快产品产出速度，并削减运营成本和资本支出。这是一个充满机遇的时刻。