AI對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型中的影響

我國(guó)AI與工業(yè)領(lǐng)域的融合相對(duì)滯后，每一次科技革命與工業(yè)制造的深度融合，都將推動(dòng)制造模式、生產(chǎn)組織方式的根本變革，只有這樣才能帶動(dòng)生產(chǎn)力的飛躍，重塑生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品服務(wù)以及組織流程等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

AI技術(shù)在傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)制造過(guò)程中取代了一些傳統(tǒng)的設(shè)備，生產(chǎn)線的設(shè)備有自動(dòng)化向智能化、高效化進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

AI技術(shù)通過(guò)對(duì)消費(fèi)者需求以及特征行為等方面的數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)相關(guān)產(chǎn)品的市場(chǎng)前景進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，將分析結(jié)果作為生產(chǎn)過(guò)程中的參考依據(jù)，有效實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)線的控制與管理，從產(chǎn)品的供應(yīng)鏈、物流鏈、生產(chǎn)鏈等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行合理把控，降低相關(guān)流程的不必要成本。

傳統(tǒng)企業(yè)與AI結(jié)合的困局

斗大的饅頭，無(wú)從下口，這其實(shí)正是當(dāng)下傳統(tǒng)企業(yè)尋求與AI結(jié)合時(shí)所處的困局。信息不對(duì)稱(chēng)，行業(yè)跨度較大等障礙，還衍生出諸多焦慮。他們不知是要去找BAT還是微軟、亞馬遜合作，更不知要如何判斷AI項(xiàng)目與自己業(yè)務(wù)是否匹配。

即便是成功找到一家AI公司，轉(zhuǎn)型也并非是一蹴而就的。既需要長(zhǎng)時(shí)間磨合，又需要持續(xù)性地投入精力和財(cái)力，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是不小的挑戰(zhàn)。操之過(guò)急，或許還會(huì)引發(fā)一些計(jì)劃之外的狀況。

很多同行其實(shí)還是在觀望階段，并不覺(jué)得布局AI能夠讓生意變得更好，而且酒店行業(yè)在信息技術(shù)、信息安全領(lǐng)域一直慢半拍，數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)方面的運(yùn)營(yíng)能力也距離互聯(lián)網(wǎng)公司有較大差距，更別提AI了。

增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是AI的重要使命

就目前AI技術(shù)而言，不管是模式識(shí)別、深度學(xué)習(xí)，還是機(jī)器博弈，以及各種各樣的大數(shù)據(jù)技術(shù)，如果能夠應(yīng)用到商業(yè)領(lǐng)域的話(huà)，也就是具備了統(tǒng)稱(chēng)為認(rèn)知計(jì)算以及認(rèn)知商業(yè)的這種能力，并加以綜合，這必將使得現(xiàn)有的企業(yè)運(yùn)營(yíng)更加有目的、有方法、有路徑。

因此，總體而言，AI與認(rèn)知計(jì)算，其中最重要的目的和使命，是幫助我們的企業(yè)產(chǎn)生新的競(jìng)爭(zhēng)力，并且在這種競(jìng)爭(zhēng)力的差異化過(guò)程中，有效地利用企業(yè)在今天所能獲得的各種數(shù)據(jù)，并創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。

結(jié)尾：

未來(lái)，AI作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提，必將為企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)賦能。因此傳統(tǒng)企業(yè)在轉(zhuǎn)型之前，最為重要的準(zhǔn)備工作是，對(duì)自身，對(duì)AI樹(shù)立起一個(gè)清晰且全面的認(rèn)知，切忌為了轉(zhuǎn)型而轉(zhuǎn)型。