谷歌云显示，COVID-19 大流行可能刺激了制造商对人工智能和其他数字推动因素的使用显着增加。 Google Cloud 制造和工业董事总经理 Dominic Wee 揭示了最新的研究成果。虽然人工智能 (AI) 改变制造业的前景并不新鲜，但长期进行的试验尚未带来广泛的商业利益。制造商仍处于“试点炼狱”，Gartner 报告称，该行业中只有 21% 的公司在生产中拥有积极的 AI 计划。但是，Google Cloud 的新研究表明，COVID-19 大流行可能刺激了使用量的显着增加制造商之间的人工智能和其他数字推动因素。根据我们对 7 个国家的 1,000 多名高级制造主管进行的调查，76% 的人已转向数字化时代数据和分析、云和人工智能 (AI) 等大流行病带来的技术和颠覆性技术。在日常运营中使用 AI 的制造商中，有 66% 表示他们对 AI 的依赖正在增加。部署 AI 以协助日常运营的前三大子行业是汽车/原始设备制造商 (76%) 、汽车供应商 (68%) 和重型机械 (67%)。事实上，福特全球数据与洞察和分析人工智能和云总监 Bryan Goodman 分享道，“我们与谷歌的新关系将加强我们实现民主化的努力人工智能贯穿我们的业务，从车间到车辆再到经销商。我们曾经统计过福特的 AI 和机器学习项目的数量。现在它已经司空见惯，就像问有多少人在使用数学一样。这包括一个由数据驱动并为“数字网络飞轮”提供动力的 AI 生态系统。”
从边缘案例到主流业务内在需求
为什么现在越来越多的制造商转向人工智能？我们的研究表明，目前在日常运营中使用 AI 的公司正在寻求业务连续性方面的帮助 (38%)、帮助提高员工效率 (38%) 以及对整体员工有所帮助 (34%)。很明显，AI/ML 技术可以增强制造员工的工作量，无论是通过提供实时指导和培训等规范性分析、标记安全隐患，还是检测装配线上的潜在缺陷。通过研究，出现了两个主要领域：质量控制和供应链优化。在质量控制类别中，39% 在日常运营中使用 AI 的受访制造商将其用于质量检查，35% 用于产品和/或生产线质量检查。在谷歌云，我们经常与制造商讨论人工智能对成品的视觉检测。使用人工智能愿景，生产线工人可以花更少的时间在重复的产品检查上，而可以专注于更复杂的任务，例如根本原因分析。在供应链优化类别中，制造商表示他们利用 AI 进行供应链管理 (36%)、风险管理 (36%) 和库存管理 (34%)。在我们的日常工作中，我们看到许多制造商正在重新考虑他们的供应链和运营模式，以更好地适应由大流行并支持消费者要求越来越个性化的产品的长期趋势。我们将在制造业洞察系列的第三部分中分享更多关于去球化的信息。AI 的使用因地域而异，但并非出于您可能认为的原因
当今 AI 的使用程度差异很大根据我们的研究，地域之间存在强烈的差异。而意大利和德国分别有 80% 和 79% 的制造商报告使用在日常运营中使用人工智能，这一比例在美国 (64%)、日本 (50%) 和韩国 (39%) 急剧下降。很容易说这种差异是由于“人工智能人才缺口”造成的。虽然这是最常见的障碍，但只有四分之一 (23%) 的受访制造商认为他们不具备适当利用人工智能的人才。成本似乎也不是障碍（占受访者的 21%）。相反，根据我们的观察，缺失的环节似乎是拥有正确的技术平台和工具来管理生产级人工智能管道。这显然是我们和该领域其他人努力的重点，因为我们相信云可以真正帮助行业做出重大改变。展望未来：制造业 AI 的黄金时代
广泛应用的关键人工智能的采用在于其易于部署和使用。随着人工智能在为制造商解决现实世界问题方面变得越来越普遍，我们看到该行业正在从“试点炼狱”转向 “人工智能的黄金时代。制造业对创新并不陌生，从大规模生产时代到精益制造、六西格码以及最近的企业资源规划。 AI 有望将更多的创新带到前沿。要了解更多关于这些发现的信息，请在此处下载我们的信息图和我们的完整报告。Dominik Wee，Google Cloud 制造和工业董事总经理图片由 Google Cloud 提供/由 Nelson Bostock 提供
