制造商采用人工智能的障碍揭晓

缺乏数据基础设施和无法有效分析大量情报是迫使全球制造公司重新考虑其 AI 实施项目的众多挑战之一。缺乏“适当的技术和数据基础设施”是人工智能采用的障碍——图片由 Shutterstock 提供尽管许多制造公司在采用人工智能方面取得了重大进展，但处于这一转型过程中的企业正被迫重新评估他们的战略，因为根据 Plutoshift 委托的一份报告，原因是缺乏“适当的技术和数据基础设施”。超过 60% 的受访制造公司表示，他们被迫重新评估其 AI 采用部分的速度和方向，因为他们正在努力克服围绕数据收集和成熟度、定义现实结果和管理的挑战根据“实施人工智能的突破”报告，他们会根据这些因素制定预算。Plutoshift 负责监测工业工作流程的自动化性能并委托编写该报告，调查了 250 家全球制造公司。它发现，公司重新思考的主要原因他们的 AI 实施计划明显缺乏数据基础设施——而超过 80% 的人表示他们无法“自动且持续地”根据他们的数据智能采取行动。超过 72% 的人表示他们花了比预期更多的时间来实现技术/数据收集基础设施是从人工智能提供的业务优势中获益所必需的。

其他主要发现

：57% 的全球制造公司表示他们已经实施了具有明确目标的 AI 项目，而近 20% 的公司正在行动在使用该技术的行业或同行压力下 17% 表示他们正处于 AI 项目的全面实施阶段 62%60% 表示他们的公司在部署该技术时难以就“集中、实用的战略”达成共识“公司正在努力采用企业级的人工智能，”Plutoshift 的首席执行官兼创始人 Prateek Joshi 说。 “但是，尽管一些公司在 AI 实施方面取得了进展，但经常被低估的现实是 AI 计划的定义松散。“处于转型过程中的公司通常缺乏适当的技术和数据基础设施。最终，这些实施可能无法达到预期。“这份报告中的见解向我们表明，公司将通过采取更加慎重和扎实的方法来实施人工智能而受益匪浅，”她补充道。

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