为什么工业在融合人工智能之前需要一个数字化的基础架构？

制造业正在快速变化，人工智能（AI）在这一转变中扮演着自动化任务、预测维护问题和改善供应链的角色。随着制造业中人工智能预计在2028年达到208亿美元，毫无疑问，AI是未来的关键技术。然而，像任何前沿技术一样，它的成功取决于是否有正确的数字基础。

许多工厂仍然依赖过时的纸质系统，这使得数据的收集、整理和使用变得困难。这在实施新技术解决方案时是一个重大障碍。这不仅仅是关于升级设备，而是关于创建一个能够以提高效率和创新的方式捕获和管理数据的系统。没有数字化，采用人工智能就像试图跑步而不是先学会走路；无论技术多么先进，它只有在支持的数据有用的情况下才会有用。

那些现在开始行动的人不仅会从人工智能中获得最大利益，他们还将为接下来的任何工具做好准备。

工厂的数据堆积如山，但却无法利用这些数据。

残酷的现实是？人工智能并不是万灵药，它也不会是最后一次震撼行业的重大进展。工厂每天生成大量数据，从机器性能指标到供应链更新，但其中大部分是无结构的、孤立的或难以获取的。

根据行业估计，超过70%的制造数据被未使用，因为公司缺乏有效的捕获和整合它的基础设施。没有一个集中的系统来处理和利用这些数据，人工智能无法提供有意义的见解或提高效率。

随着机器人技术和物联网（IoT）等技术的不断发展，没有坚实数字基础的制造行业将难以跟上步伐，错失提升运营和保持竞争力的机会。他们将继续因当前的千刀万剐的亏损而遭受损失的加速。

干净、可靠的数据对于人工智能和其他技术的有效和合理成本运作至关重要。制造行业需要专注于数字化和更好的数据管理。

为什么数字基础设施和人工智能重要

转向数字系统对于获取干净、有序和及时的数据至关重要。诸如数字工作指令、制造执行系统和物联网设备等解决方案通过自动化数据采集来提高速度和准确性，并实现实时洞察。它们的结合确保数据具有上下文信息，解决每一步生产中的“什么、何时、为什么和如何”问题，并显著减少用于人工智能工具的数据集清理负担。

没有这个级别的数字化，制造行业将无法发挥新兴技术的全部潜力。结构化数据不仅仅是一种奢侈品；它是赋予人工智能并推动将定义制造业未来的运营改进所必需的。

为工业业务提供的人工智能解决方案

强大的数字基础设施至关重要，但这并不是工厂采用人工智能的唯一挑战。许多制造行业由于担心大规模部署所带来的成本、复杂性和时间投入而犹豫是否投资于人工智能系统。

这就是点解决方案发挥作用的地方。这些由人工智能驱动的工具，例如智能摄像头和传感器，是一个更容易上手的入口点，使制造行业能够看到人工智能的实际好处。

然而，它们的效果仍然依赖于强大的数字基础。这些解决方案易于整合到现有工作流程中，所需投资最少，并且只需要很少的基础设施变更，这使得它们特别吸引中小企业。

当有效实施时，点解决方案可以通过提供实时见解来提高运营效率，从而推动更好的决策。它们提供了即时、实际的益处，解决了特定的运营需求，改进了数据收集，并让制造行业在不承担全面数字化改造负担的情况下体验数字化的潜力。

例如，Overview AI，其服务超过100个客户遍布10个国家和3个大洲，提供基于摄像头的检查系统，用于实时、自动化的视觉分析。通过将AI整合到检查过程中，Overview AI帮助制造行业检测缺陷、监控机器健康和增强质量控制。

这种集成推动了显著的运营改进，展示了人工智能在制造环境中交付可衡量结果的能力。它还表明，即使微小的改进也能提升效率和性能，使制造行业更容易开始他们的AI之旅。然而，这些即时利益只有在建立强大的数字基础之后才能实现。

数字化，人工智能在推进

如果制造行业希望保持竞争力，数字化必须是首要任务。没有数字化，人工智能将只是一种昂贵且未被充分利用的工具。但是，一旦数字化到位，制造行业可以根据其需求和预算以最佳的速度和规模采用人工智能工具。

数字化已经成为制造业推动全球供应链透明化的支柱，使工厂能够追踪每颗螺母、螺栓和生产的每一个零件。这种可见性变得越来越重要，尤其是随着欧洲联盟引入数字产品护照，要求对产品的起源、材料和环境影响进行数字记录。

制造行业如果现在不进行数字化转型，不仅会落后，而且在未来日益依赖数据和人工智能的时代，他们可能会变得无足轻重。创新不会等待任何人，数字鸿沟只会继续扩大。

但是，通过今天采取第一步，无论是通过小型AI点解决方案还是现代化工厂系统，工厂将为AI和未来的一切做好准备。