已投入使用的AI正在运营价值链发挥重要作用
行业领先的企业组织正在制造运营过程中利用AI实现重大效益。这方面的例子包括食品公司法国达能集团，该公司已通过采用机器学习来预测需求变化，以此减少了20%的预测失误和30%的销售额损失。普利司通轮胎公司也通过引进基于自动化质量控制的新装配系统，将产品统一性提升了15%以上。

制造商倾向于通过三大用例切入AI部署
报告显示，制造商会通过三个用例（该研究总共提到了22个独特的用例）来开启其AI运行之旅，因为这些用例整合了多个理想特征，很适合作为切入点。这些特征包括：清晰的业务价值、相对容易实现、数据的可用性和AI技能等。接受凯捷访问的高管表示，产品质量控制、智能维护和需求规划是最容易部署AI和实现最佳投资回报的领域。例如，通用汽车就以此试行了一个识别机器人故障迹象的系统。这可以避免通用汽车产生非计划性停机的成本，而其每分钟的停机成本可能高达2万美元。除了可以作为AI部署切入点的最佳用例之外，该研究还指出了在首次部署之外进行扩展，并系统地挖掘初始用例之外的AI潜力的挑战。

凯捷集团数字制造首席技术官 Pascal Brosset：”随着制造生产领域的AI部署技术的成熟，我们将看到大企业从试点项目过渡到更广泛的部署范围。企业组织的确应该首先关注可以最快产生最实际投资回报的用例，尤其是自动化质量检验和智能维护。我们所采访的高管都很清楚，这些职能部门能够节省大量成本，提升制造的准确性和减少浪费。但领先的企业并不仅仅关注这些用例，而是在部署AI的同时，将节省下来的部分资金重新投入构建可扩展的数据/AI基础设施，并开发辅助技能，做好迎接未来挑战的准备。“

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