隨著(zhu)數字化的不斷推(tui)進和人工智能應用的增(zeng)加(jia)，數據正成(cheng)為一種重要的經濟資產(chan)(chan)，為企業(ye)開辟了新(xin)的增(zeng)長前景。通過(guo)持(chi)續(xu)(xu)完善數據戰略以及融入人工智能、大模型(xing)等新(xin)技術，企業(ye)不僅能夠(gou)優化生產(chan)(chan)運營，還能從根本上持(chi)續(xu)(xu)提升整體競爭力。

對(dui)于制(zhi)造業(ye)(ye)(ye)(ye)中小(xiao)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)而(er)言(yan)，工業(ye)(ye)(ye)(ye)人工智能在(zai)工業(ye)(ye)(ye)(ye)中的(de)應用(yong)正(zheng)變得愈發重要(yao)。然(ran)而(er)，許多(duo)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)缺乏清晰的(de)戰略，無法將(jiang)其有(you)效融入(ru)企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)生產(chan)(chan)經營(ying)之中。為了(le)在(zai)未來(lai)保持足夠的(de)競(jing)爭力，企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)需要(yao)從(cong) “試(shi)試(shi)看” 的(de)階(jie)段(duan)，轉向企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)層面的(de)人工智能戰略。工業(ye)(ye)(ye)(ye)人工智能最關鍵在(zai)于對(dui)生產(chan)(chan)數(shu)據和運(yun)營(ying)流程的(de)智能運(yun)用(yong)，不僅(jin)僅(jin)只將(jiang)其視(shi)為數(shu)字技術(shu)或管理問題，還應將(jiang)其有(you)針對(dui)性地融入(ru)各(ge)業(ye)(ye)(ye)(ye)務部(bu)門之中，才能更好的(de)為企(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)、客戶以及(ji)整個生產(chan)(chan)經營(ying)帶來(lai)附加值(zhi)。

從數據到價值創造:

人(ren)工(gong)智能在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域的(de)(de)(de)成功應(ying)用(yong)，很大(da)程度上取決于企業(ye)如何系統地(di)收(shou)集和(he)連接數(shu)據。這(zhe)(zhe)些(xie)數(shu)據并非(fei)主(zhu)要存在(zai)于數(shu)據庫(ku)中，更多地(di)是(shi)(shi)在(zai)各(ge)個部門的(de)(de)(de)日常工(gong)作流(liu)程里。人(ren)員的(de)(de)(de)實踐知識，無論是(shi)(shi)關于生(sheng)(sheng)產流(liu)程、市場需求還是(shi)(shi)質量標準等方面，這(zhe)(zhe)些(xie)數(shu)據或知識都(dou)是(shi)(shi)應(ying)用(yong)人(ren)工(gong)智能的(de)(de)(de)基礎。只有通過對這(zhe)(zhe)些(xie)數(shu)據進行完成的(de)(de)(de)收(shou)集、整理和(he)分(fen)析(xi)，才(cai)能充分(fen)挖掘的(de)(de)(de)企業(ye)數(shu)據價(jia)值，進而優化生(sheng)(sheng)產流(liu)程、提升(sheng)效(xiao)率(lv)。

對于工(gong)業領域的(de)(de)中(zhong)小企(qi)業而(er)言，突(tu)破(po)自身(shen)生產流程的(de)(de)局限，建立(li)以客戶(hu)價(jia)值(zhi)為(wei)核心，全新的(de)(de)數據驅動型商業模(mo)式(shi)變(bian)得愈發(fa)重要。如(ru)按件收費模(mo)式(shi)、數字化應(ying)用(yong)或人工(gong)智能(neng)支持(chi)的(de)(de)智能(neng)服務(wu)（例如(ru)設(she)備智能(neng)運(yun)維、智能(neng)客服、數字工(gong)程師等），通過結合(he)數字化及人工(gong)智能(neng)技術(shu)，實現更高效(xiao)的(de)(de)生產運(yun)營方(fang)式(shi)，企(qi)業可以構建更加適(shi)應(ying)市(shi)場變(bian)化的(de)(de)競爭(zheng)優勢。

分步實施人工智能:

成(cheng)功實施(shi)人工智能(neng)的第一步是全面盤點(dian)：哪些流程已經數字化(hua)，哪些優化(hua)潛(qian)力最大(da)，數據質量如何？這將成(cheng)為后(hou)續所有(you)工作的基礎。

在試點階(jie)段，企業應積累(lei)使(shi)用(yong)基(ji)于(yu)人(ren)工智(zhi)能應用(yong)的(de)(de)初(chu)步經(jing)驗。并將各(ge)個系統有(you)效集(ji)成(cheng)，打通數(shu)據鏈接，形成(cheng)更全面的(de)(de)數(shu)據。而(er)其(qi)中最大的(de)(de)挑戰之一(yi)是舊(jiu)系統與(yu)人(ren)工智(zhi)能應用(yong)之間的(de)(de)無縫鏈接。

不同數據源(yuan)（例如 MES、ERP 和服務管理等系(xi)統）的集成對于構(gou)建 AI 應用(yong)所需的數據一致(zhi)性至關重要。

小型企業：基于云(yun)化(hua)的(de)產(chan)品解決(jue)方案(an)(an)是(shi)理想的(de)切(qie)入(ru)點，這些解決(jue)方案(an)(an)可將使用成(cheng)本和(he)技術風(feng)險降至最低。

中型企業：優(you)先制定(ding)人(ren)工(gong)智能體(ti)系(xi)規劃，以便有(you)(you)針對性地(di)開(kai)展人(ren)工(gong)智能應(ying)用，有(you)(you)效提高效率。同(tong)時，也必須培養內部人(ren)員對于(yu)人(ren)工(gong)智能技術的能力與意識。

中大型企業：人工智能須(xu)進行跨部門(men)協作。“自(zi)上(shang)而下”的(de)方(fang)式可(ke)以更(geng)有(you)效的(de)整合資源和形成(cheng)專(zhuan)業能力，降低各部門(men)應用人工智能的(de)成(cheng)本(ben)。

引入人工(gong)智(zhi)能(neng)通常會(hui)引發企(qi)業組(zu)織和(he)文化(hua)的(de)變革，應營造一種持續改進和(he)數(shu)據驅動決策的(de)組(zu)織體系和(he)文化(hua)體系。全員(yuan)應用人工(gong)智(zhi)能(neng)是未來提升企(qi)業競爭力的(de)有效方(fang)法。

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