【儀表網(wǎng) 產(chǎn)業(yè)報(bào)道】近年來，人工智能已成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力。隨著第四次工業(yè)革命的步伐不斷加快，企業(yè)對于提質(zhì)增效、加速可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程的需求，也到達(dá)了前所未有的高峰，AI技術(shù)的羽翼漸豐正標(biāo)志著企業(yè)即將迎來重要拐點(diǎn)。
 

　　如今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，制造業(yè)企業(yè)面臨哪些阻礙？在進(jìn)行IT和AI技術(shù)投資時(shí)，企業(yè)需要有哪些側(cè)重點(diǎn)和優(yōu)先級考量？近期，Gartner在2024大中華區(qū)高管交流大會上發(fā)布了中國人工智能(AI)調(diào)研，借此契機(jī)，CONIROL ENCINEERING China采訪到了 Gartner研究總監(jiān)龔慧巍。
 

　　提升營運(yùn)效率：制造業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型第一優(yōu)先級
 

　　現(xiàn)如今，隨著全球步入"后疫情時(shí)代"，制造業(yè)的新版圖也正在慢慢形成。龔慧巍表示，無論從制造的規(guī)模、質(zhì)量和供應(yīng)鏈等生態(tài)體系層面來看，全球制造業(yè)都在向著"強(qiáng)者更強(qiáng)"并且更具創(chuàng)新能力、更高端的方向發(fā)展。放眼國內(nèi)，中國制造的市場份額占比和影響力穩(wěn)步攀升，具有"新質(zhì)生產(chǎn)力"潛質(zhì)的制造高地也正在形成。
 

　　在各行業(yè)穩(wěn)步進(jìn)軍高質(zhì)量發(fā)展的過程中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型無疑是最重要的綱領(lǐng)和趨勢之一。根據(jù)《2024年Gartner首席信息官和技術(shù)領(lǐng)袖調(diào)研》(以下簡稱"調(diào)研")顯示，制造業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)主要解決營運(yùn)的利潤率(占到61%-87%)的問題。龔慧巍分析道，由于制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的成本結(jié)構(gòu)截然不同，通常來說，制造業(yè)的原材料、勞動(dòng)力成本累計(jì)能占到70%-80%，因此降本增效有著非常重要的意義。
 

　　綜合來看，聚焦各行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的數(shù)智轉(zhuǎn)型實(shí)例，數(shù)字化技術(shù)能夠幫助企業(yè)告別傳統(tǒng)的人工事后維護(hù)模式，收獲預(yù)防性維護(hù)的巨大效益。龔慧巍表示，對制造業(yè)企業(yè)而言，同樣產(chǎn)品生產(chǎn)一千個(gè)和生產(chǎn)十萬個(gè)的邊際效應(yīng)很不一樣，因此保持設(shè)備長期的高質(zhì)量運(yùn)營對于企業(yè)來說意義重大。
 

　　與此同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于降低企業(yè)在排查、計(jì)劃精準(zhǔn)預(yù)測、集中優(yōu)化環(huán)節(jié)的運(yùn)營資本(Working capital)也有著重要作用。而隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，龔慧巍補(bǔ)充道，數(shù)字化技術(shù)一旦與企業(yè)"人、機(jī)、料"或是應(yīng)用設(shè)施、工藝流程進(jìn)行結(jié)合，就能夠固化在系統(tǒng)當(dāng)中創(chuàng)造更多的復(fù)用價(jià)值，這在機(jī)械工程和大型離散制造行業(yè)中非常典型。
 

　　洞察與建議：構(gòu)建數(shù)字化中臺，盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)
 

　　工業(yè)制造是典型的資本密集型行業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定會伴隨巨大的投入。因此，了解IT技術(shù)的投資情況和趨勢，對企業(yè)有著重要的借鑒意義。龔慧巍表示，企業(yè)最好按著模塊化、循序漸進(jìn)開展的模式，才能讓數(shù)字化技術(shù)的設(shè)計(jì)和實(shí)施部署過程，得到更好的業(yè)務(wù)與資源配合。
 

　　與此同時(shí)，調(diào)研顯示，在制造業(yè)IT支出中，基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)架的成本占比會非常高(占60%左右)，其中ERP/SCM/CRM這類軟件會占到13.5%。綜合來看，軟件和IT服務(wù)占到35%-40%左右，IT服務(wù)占11.5%的年度復(fù)合增長。其中值得關(guān)注的是，軟件中基礎(chǔ)設(shè)施軟件占到55%-60%、年度復(fù)合增長占到了19%，也有著非常高的占比。
 

　　對此龔慧巍補(bǔ)充道，在工業(yè)4.0時(shí)代，Gartner倡導(dǎo)企業(yè)更好地利用數(shù)字化中臺，在已有的數(shù)字化投資基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)的充分利用、洞察，將IT、OT、ET進(jìn)行有效打通，助力提高制造業(yè)整體的績效。
 

　　加速AI落地，高質(zhì)量數(shù)據(jù)與人才是關(guān)鍵
 

　　據(jù)Garter中國人工智能(AI)調(diào)研預(yù)測，到2027年，中國制造業(yè)的AI使用滲透率將以10%的年復(fù)合增長率上升。為何AI能夠如此備受矚目？龔慧巍表示，制造業(yè)企業(yè)引入AI的主要目的是降本和合理利用資源，這也與企業(yè)期望實(shí)現(xiàn)降本增效的目的高度吻合。值得欣喜的是，在很多前沿的案例當(dāng)中，生成式AI、工業(yè)元宇宙等正在工業(yè)領(lǐng)域中慢慢落地，技術(shù)滲透率也在逐步提高，這為大范圍應(yīng)用AI技術(shù)打造了可行路徑。
 

　　誠然，在AI落地與加速迭代的進(jìn)程中，企業(yè)仍會面臨眾多難點(diǎn)。一方面，伴隨著中國制造業(yè)的快速發(fā)展，運(yùn)營所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)是AI發(fā)展最具價(jià)值的資產(chǎn)之一，然而龔慧巍表示，海量數(shù)據(jù)并不是100%都能用，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會常導(dǎo)致例如大語言模型"眩暈"的情況，尤其對于生成式AI來說，作為基石的"數(shù)據(jù)質(zhì)量"直接決定了AI模型的精準(zhǔn)度。
 

　　此外，龔慧巍補(bǔ)充道，制造業(yè)企業(yè)可以在研發(fā)工藝、計(jì)劃排產(chǎn)、物流采購、OEM和質(zhì)量追溯、售后和卓越運(yùn)營等層面，為企業(yè)制定、規(guī)劃生成式AI和AI的用例路線圖，這對于實(shí)現(xiàn)智能制造，提高生產(chǎn)效率、營業(yè)收入和客戶體驗(yàn)等能發(fā)揮重要作用。與此同時(shí)，企業(yè)在短期或長期應(yīng)用AI技術(shù)過程中，人才和資源的短缺是都會面臨的主要障礙。因此，廣大制造業(yè)企業(yè)不單單需要從外引進(jìn)AI技術(shù)算法等方面的相關(guān)人才，內(nèi)部也需要組建對應(yīng)的人員"庫"，才能更好地應(yīng)對未來AI創(chuàng)新融合應(yīng)用的挑戰(zhàn)。