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Petuum：产业垂直的数字化转型之旅
2019年07月10日 由 冯鸥 发表
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在过去的一年里，我有幸与40多位客户见面，他们都在AI的帮助下努力解决行业挑战。虽然这些对话涵盖了一系列行业，包括水泥，采矿，钢铁，玻璃，制药，公用事业等，但它们有几个共同点。
虽然人工智能采用范围很广，但对于快速追随者来说还不算太晚，尽管由于各种原因，一些垂直领域对这一潮流来说是新的，但围绕人工智能的热情水平是一致的，令人振奋的。早期的人工智能采用者，如零售业和银行业已经收获了好处，它吸引了行业创新者和反对者的眼球。
一方面，一些行业领导者正在快速超越一些基本要素：数字化、云基础设施、监控和仪表板。他们正在通过人工智能驱动的高级分析，如通过系统的系统揭示模式和自动化复杂的过程来利用这些新获得的数据。一些早期的采用者正在同时实施多达100项数字转型计划，或者使用人工智能在30多家工厂实现核心生产流程的自动化。另一方面，有些人现在意识到人工智能不是某些研发者的未来主义理念。他们仍然需要了解人工智能如何提供真正的价值并平衡投资回报率和有限的资源。随着创新者因其新实现的利益而继续领先，人工智能将成为一种竞争优势，迫使反对者采用该技术，否则将被其数字化成熟竞争对手取代。
尽管早期采用者和追随者之间存在巨大差距，但过去三年AI / ML领域的快速发展速度为这些新人提供了独特的优势。他们可以跳过许多昂贵的中间步骤（例如，对数据聚合基础设施，仪表板和监控中心的大量投资），并获得与精明的早期采用者相同的AI优势。
简而言之，对于那些不想成为落后者的人来说，现在是时候开始采用人工智能了，在人工智能驱动的竞争优势变得无法克服之前。
尽管人工智能的应用范围很广，但一些共同的主题仍然存在，而不受垂直焦点的影响。这些主题并不新鲜，它们一直是制造业提高可持续性、最大化产量、降低运营成本、减少停机时间等方面的重点领域。
在跨多个运营指标不断寻求改进的过程中，人工智能显然可以成为可持续优势的来源。从各方面来看，制造商都希望利用人工智能来解决他们无法通过遗留软件解决的复杂问题。大多数计划可分为以下几类：
通过应用AI技术，增量收益适用于整个制造业价值链。制造商正在努力以尽可能低的运营成本最大化生产和销售，同时提高产品质量。他们的供应商和买家正在尝试做同样的事情，例如优化供应链物流，车队管理以及资产和流程。典型的AI驱动改进提供了节省或增值改进，在此之后从2％到7％到多倍。根据我的经验，这些极高的收益需要：
- 来自高级管理层的强大赞助
- 有效的变革管理
- 利用生态系统，不要试图在内部做所有事情
- 中小企业与AI /数据科学团队之间的重要合作
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