AI赋能制造业：解决系统集成和基础设施准备问题
毕马威 (KPMG) 的数据显示，制造业正在快速提升其数字化成熟度，76% 的企业已准备好采用新技术，34% 的企业已从人工智能驱动的举措中获益。 这反映出该行业渴望利用人工智能实现更智能的生产、预测性维护和精简运营。然而，这种乐观情绪必须与切实可行的解决方案相匹配。
为了满足不断发展的人工智能需求，制造商需要持续改进其数据中心基础设施。制造业领导力委员会的数据显示， 57% 的公司仍在试行人工智能应用，并进行仔细测试以确定最有效的用例。
您的制造系统是否已为人工智能做好准备？
支持预测性维护等人工智能驱动任务的基础设施可能需要利用 GPU，因此可能需要先进的冷却解决方案。同时，来自传感器、机器和供应链的数据爆炸式增长也需要可扩展的数据存储和安全的管理系统。
许多制造商仍在追赶。波士顿咨询集团 (BCG) 的数据显示， 只有 26% 的公司具备超越试点项目并从人工智能中创造切实价值的能力 。此外，IFS North America 的一项研究 指出，技能和专业知识有限、数据复杂以及缺乏战略方向 是阻碍制造业采用人工智能的主要因素。这些挑战凸显了雄心壮志与执行力之间的差距，尽管整个行业都在竞相拥抱人工智能的变革潜力。
57%
根据制造业领导委员会的说法，仍在试行人工智能。
26%
据波士顿咨询集团称，这些项目已经超越了试点项目。
34%
正在看到回报
根据毕马威全球科技报告，人工智能驱动的举措。
制造业AI转型的战略性原则
人工智能不再是制造业的未来概念—这是当今的当务之急。成功不仅取决于对人工智能的投资，还取决于构建支持人工智能的基础设施。随着行业的发展，弥合雄心与执行之间的差距的竞赛正在进行。那些做对了的人将引领下一波工业创新浪潮。
| 要务 | 用例示例 | 数据中心要求 |
|---|---|---|
| 具有变革性 | 人工智能机器人和自动化。 | 跨职能专业知识。 整体解决方案设计。 |
| 提高效率 | 预测性维护。供应链优化。 | 扩展现有系统的价值和功能。紧密耦合的系统可最大限度地减少空间和能源需求。 |
| 成为第一 | 产品开发。减少时间和风险的设计。 | 预配置系统可减少部署时间。 |
| 要有信心 | 质量控制、需求预测 | 经过验证的解决方案由全面的服务支持。 |
| 为未来做好准备 | 自主制造。个性化生产。智能产品设计。预测性质量保证。 | 可互操作、可升级、可扩展且能适应变化的解决方案。 |
制造业中的人工智能用例
企业正在利用人工智能优化设计、提高效率并加强质量控制，从而以可衡量的成果改造工厂车间。例如，通用汽车已采用生成式设计，利用人工智能打造出重量减轻40%、强度提高20%的座椅支架，正如欧特克案例研究中所强调的那样。除了设计之外，据世界经济论坛称，人工智能驱动的预测性维护可将设备停机时间减少高达50%，而机器学习算法则可优化生产计划，将产量提高20-30%。此外，计算机视觉系统增强了质量控制，缺陷检测准确率高达90%，协作机器人（cobot）则正在提高工人的安全性和效率。这些进步正在降低成本、提高精度，并使制造商能够更灵活地满足不断增长的需求。
关键要点：
人工智能
真实世界的结果
从节省成本到提高效率，人工智能正在以可衡量的成果改变制造业。
基础设施为人工智能提供动力
电源管理和边缘计算对于支持制造业广泛采用人工智能至关重要。
战略试点取得成功
确定制造业中具有高影响力的人工智能用例，同时构建适应长期增长的基础设施。