人工智能（AI）有可能增強和擴展人類的能力，並幫助企業實現更多、更快、更高效。
雖然絕不是一個全新的概念，但近年的幾項發展使AI能夠跨入主流：即雲計算、大數據和改進的機器學習算法。
人工智能驅動的分析和實時洞察力已經開始幫助企業增加收入和市場份額的速度比醫療、金融、公共事業和電子商務等行業的同行更快。
製造商網站（themanufacture.com）的2018年度製造業報告發現，92％的先進製造業高管認為"智能工廠"數字技術（包括人工智能）將使他們提高生產力水平並使員工更聰明地工作。
也許對未來有積極的展望，但不確定性依然存在。波士頓谘詢公司最近的一項調查發現，公司的“抱負與執行”之間存在巨大差距，隻有五分之一的公司將AI納入其一個或多個流程。
同樣，全球研究公司Forrester說，58％的商業和技術專業人員正在研究AI係統，但隻有12％正在積極使用它們。
因此，為了了解更多關於人工智能對製造企業的機會，製造商網站與微軟的高級解決方案專家Jamie Hall進行了交談。
人工智能驅動的分析和實時洞察力已經開始幫助企業增加收入和市場份額 - 圖片由微軟提供。
AI將會改變製造業，有多少和有多快？
JamieHall：世界各地的製造商正在快速投資物聯網（IoT），以創造新的產品和服務，同時降低長期的生產成本。
這種轉變正在改變著公司考慮如何吸引客戶，賦予員工權力並優化運營的方式。
但是，交付物聯網隻是實現卓越製造的一部分。對於企業要充分發揮物聯網的潛力，他們需要將從連接設備收集的數據與快速推進的人工智能相結合，以實現“智能機器”。
這些將反過來模擬智能行為，很少或不需要人為幹預。
主要的是，智能機器中的AI目前管理著更傳統的重複性任務；然而，這是非常迅速的推進。我期望，人工智能適應不斷變化的任務的能力將迅速進入主流。
這將是從輔助智能搖擺到完全自主智能的典型轉變，機器能夠學習到足夠的信息來提供人類可以信任的建議。
除了車間的智能機器之外，在未來五年內，人工智能和大數據的使用將非常龐大，可靠的算法可用於從天然氣預測、原材料運輸到預測性維護所產生的所有操作區域產品。
您如何看待這種中斷會影響業務運營和戰略？
將AI應用於製造需要一些關鍵的基礎技術。一個智能工廠需要聯網，從生產線、設計和工程團隊以及質量控製中獲取數據，形成一個集成的智能操作。
如果製造商沒有合適的智能機器和正確的數據收集點，那麽隻有很少或根本沒有洞察力的數據，而洞察力是創造世界級優化操作的原因。
實業公司需要成為數字化公司才能生存下去，因為資產和客戶越來越以業務為中心。
從采購產品到持續支持的線性旅程的日子已經過去。通過全麵了解客戶並能夠將產品置於業務中心並密切理解產品的使用方式，可以從新產品開發到改進的市場模型帶來巨大收益。
當然，這些中的每一個都將為AI、機器學習和認知服務增加數據收集點，以推動運營並最終提升客戶體驗。
AI為製造企業能提供的主要益處是什麽？
有了正確的基礎，製造商將會看到AI會在生產過程的每個階段實時做出更多明智的決定。
在生產中，我們將看到傳感器發現生產線上的缺陷。然後將數據提供給雲端進行驗證，這將立即刪除有缺陷的部分。
從線上訂購替代品，同時實時計算即時計劃。
通過實時解決問題，製造商可以在召回、維修和損失業務方麵節省數百萬英鎊。
隨著案例不斷演變，人工智能將在公司的所有領域從防止欺詐到預測性訂購和機會評估成為關鍵；所有這些都可以為客戶帶來時間、生產力和成本優勢。
這些智能洞察中的每一個都會將信息轉化為切實的結果。
未來的AI趨勢和/或開發者應該注意什麽？
隨著人工智能在企業內變得更加主流，信任和可靠性將浮出水麵，從而帶來一定程度的智能，成為企業關鍵任務。
隨著企業通過技術建立自己的技術基礎，人工智能解決方案的進步——人工智能解決方案可以在從客戶到供應商的供應鏈、數據共享和決策將立即在哪裏進行各個層麵發揮作用，而這原本需要團隊幾天和幾周來重複。
隨著更多新興技術的湧現，包括區塊鏈、增強現實和人工智能，這些趨勢的不可避免的趨同將會迅速發生，製造商應該尋求擁抱和投資。
這些新的令人興奮的技術可以幫助創新者獲得最大收益。
製造業領導者需要考慮的關鍵因素是：
由於數據是人工智能、大數據和機器學習的核心組成部分，因此無論是否從擁有物聯網的設備收集數據，都需要考慮更多關於誰擁有數據的想法。
這往往被忽視，但結果隻能發生在很多情況下，因此對所有製造商來說都是最大的價值。我們現在做出的決定將對未來產生深遠的影響。
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