然而，這個故事還沒有結束。2024年，制造企業將迎來另一次運營模式的轉變。強調人機協同合作和人的主導地位的第五次工業革命(或稱工業 5.0)，將帶領制造企業向更智能化和可持續發展的方向邁進，使人類員工能夠以最高效的方式工作。
 

　　在接下來的幾年里，我們將看到越來越多的制造企業希望擁抱AI、機器人和物聯網。他們將專注于人與機器的聯系，以推動可持續性、效率和更敏捷的生產方法。生成式人工智能(GenAI)的出現也加速了這一趨勢。制造商已經在尋求將創新整合到他們的工廠中，以提高生產力和收入。根據最近的一項研究顯示，法國35%的企業正在使用AI技術，72%的受訪者表示對員工績效有積極影響。
 

　　AI將改變制造業的三種方式
 

　　考慮到新技術帶來的明顯優勢，從簡化整條生產線到加速決策過程和加強質量控制，投資的快速增長并不令人驚訝。然而，盡管企業現在擁有大量可用的AI和機器學習工具，但制造業的許多部門仍然與處理數據和文檔的傳統方式密切相關，分散的技術和復雜的流程給該行業的企業帶來了挑戰。
 

　　隨著行業通過采用新技術和集成系統進行改進，是時候評估哪些方面運作良好，哪些方面被忽視了。與物流不確定性相關的成本上升，以及基本原材料供應的脆弱性，讓企業領導者頭疼不已。如果再加上混亂的信息，就會造成災難，包括文件追蹤和流程延誤等。數字化轉型對于在競爭激烈的市場中生存和發展越來越重要。
 

　　1. 效率提升
 

　　AI將為人類員工騰出更多時間。在有些工作中，員工在完成行政任務時浪費了無數時間，而這些任務很容易得到數字化系統的支持。
 

　　數字化和自動化解決方案節省了大量時間，這些時間可以重新定向到支持客戶。此外，制造企業可以實施由 AI驅動的流程，簡化業務領域并集成經常遇到延遲的流程，增強與合規文檔相關的高成本流程，以創建更好的流程周期。
 

　　在最近一項對 300 多名制造業專業人士進行調查的中小企業研究中，三分之一的受訪者表示每周在各種運營流程中遇到幾次工作延誤。
 

　　隨著AI增強了流程自動化的能力，生產流程中耗時較長的部分可以配置為基于規則和決策驅動的流程。這意味著，在這些流程中，員工將能夠用機器輔助取代人工作業。將傳統上由熟練勞動力管理的任務分配給AI，并不會消除對人類員工的需求。相反，它可以充當數字同事，將組織中的人才解放出來，從事需要直覺、干預和創造力的任務。
 

　　有了充足的數據可供分析，實施和整合新技術的計劃將根據特定組織決定的擴展和細化程度而變化。在較小的范圍內，這可能是利用AI來集中管理客戶信息和訂單歷史。在更大的范圍內，AI可用于收集涉及數百甚至數千個部件的產品信息，其中每個部件都有自己的唯一識別碼。
 

　　另一個例子是分析與供應商表現相關的數據，使制造組織能夠更好地了解預期情況，并提前為潛在隱患做好準備。
 

　　AI技術還被用于解決互操作性問題，使計算機系統和軟件能夠跨平臺交換和使用信息。允許不同軟件和技術之間共享數據將有助于簡化流程。通過利用流程自動化和提高數據處理速度，企業的運營效率將得到提高。這些改進后的系統將在降低成本的同時，提高可擴展性和靈活性，實現整個企業的簡化數據共享。
 

　　這不僅是為了緊跟技術潮流，也是制造商的必需品，目的是：及時做出關鍵決策、有效解決高成本功能、簡化運營、確保合規文檔的準確性、擴大創新范圍、提高投資回報率和改善可持續性。
 

　　2. 減少錯誤
 

　　對AI的投資將減少出錯的可能性。盡管AI的一些好處似乎與物聯網集成所提供的好處相似，但真正的影響卻大不相同，AI提供了更廣泛的機會。
 

　　物聯網專注于支持機器和網絡支持，而AI則支持傳統上局限于人類責任和智能領域的功能。雖然物聯網的重點是通過互聯網連接物理對象，但AI致力于協調整個過程并構建非結構化數據。
 

　　AI的優勢在于它的準確性。它有可能通過消除延誤、減少繁瑣的手動任務和縮小錯誤范圍來改變員工的生活。利用數字化工具在業務部門之間無縫移動數據，不僅可以提高效率，還有助于創造一個更快樂的工作場所，吸引和留住頂尖人才。
 

　　3. 吸引新人才
 

　　新技術將吸引新人才。技術技能的差距不僅損害了生產力，在許多情況下還限制了增長并扼殺了創新。隨著如此快速的發展，制造業必須吸引必要的人才以跟上時代的步伐，并培訓必須適應這種現代化的現有員工。如果他們不這樣做，他們就有可能在交付合同時遇到問題。
 

　　AI和機器學習為制造業提供了機會，可以將效率提升到新的水平，并為未來的增長和創新奠定堅實的基礎。從銷售和供應鏈管理到質量檢查和庫存控制，AI正在簡化復雜的流程，預測潛在問題并確保及時交付項目。
 

　　它提供的高度準確的信息符合年輕勞動力的愿望，正在改善該行業幾乎每個人的工作生活，幫助他們快速做出更明智的決策。通過將人類的直覺與AI技術的速度和規模相結合，制造商可以在未來幾年保持競爭力，并繼續發展壯大。
 

　　通過將AI視為增強員工能力和提高生產力的一種手段，而不是低價值任務的低成本替代品，制造商將能夠解決一些最棘手的挑戰。
 

　　供應鏈彈性就是一個很好的例子。近年來，這個問題從未遠離頭條新聞。還記得新冠疫情、影響巴拿馬運河的干旱或最近在紅海發生的對航運的襲擊嗎？
 

　　有了正確的AI解決方案，人類決策者就可以利用實時數據分析和AI衍生的洞察力來推動他們的決策。這將幫助他們預測并減輕供應鏈沖擊。物聯網傳感器和設備在這一使用案例中發揮著關鍵作用。它們可幫助企業持續監控供應鏈事件，并就任何延誤或短缺發出預警。同時，先進的算法可以分析歷史和當前數據，預測需求并改善制造商管理庫存和準時生產流程的方式。
 

　　此外，人類與AI的協作也將有助于解決長期存在的勞動力短缺問題。人類員工發揮他們的適應能力、創造力和解決問題的能力。AI 模型和機器人技術可提高任務處理速度和精度。這種方法有很多好處，包括提高工作滿意度和生產力，并且可以減少整體生產錯誤。
 

　　另一個重要的好處是，更多地使用智能機器可以降低健康和安全風險，因為機器人可以在危險環境中使用或承擔體力要求高或有風險的任務。工業5.0有望改變制造業，推動突破性的生產率提升，充分釋放工人的全部潛力。
 

　　構建正確的技術骨干網
 

　　然而，只有企業建立正確的集成管理系統和技術基礎架構，才能實現人類與AI協作帶來的諸多好處。這種技術骨干網是當今新興的制造和分銷行業成功的基礎。
 

　　首先，它在設計上具有可擴展性和靈活性，使工廠和配送中心能夠根據情況需要進行調整。該骨干網作為一個組織范圍的平臺，促進對運營的實時可見性，同時促進各個團隊之間的協作。利用 GenAI 算法，敏捷性和響應能力貫穿整個系統，并通過簡單的任務管理和調度幫助順利完成關鍵操作。
 

　　云計算也將是一個關鍵的技術推動者，消除制造商和分銷商投資資本密集型硬件的需要。因此，以前用于維護數據基礎設施的 IT 資源可以用于更高價值的項目，這些項目在客戶體驗、運營生產力或成本效益方面具有切實的好處。事實證明，云在實施安全措施以保護敏感的工廠和分銷數據方面也至關重要。
 

　　與任何事情一樣，人類與AI的協作只有在其基礎牢固的情況下才會發揮更大的效果。工業5.0只會讓那些了解這一事實并據此做出正確技術決策的企業獲得更多優勢。這些企業將能夠超越效率節約，并解鎖突破性的創新和適應性，而其他企業將難以模仿。簡而言之，他們將成為明天的成功故事。