IBM商業價值研究院：人工智能影響波及工業品行業：豐富的數據，可觀的回報(20頁)（附免費下載鏈接）

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如何發掘隱藏的洞察

工業品行業充斥著不可計數的數據。檢測儀表、傳感器、機床、自動化系統、生產經營、維護記錄、健康和安全應用都在源源不斷地產生數據。工業品企業亟需運用先進技術，深入剖析整個企業中的數據，更好地滿足消費者需求，實現流程持續改進。為解決運營和市場問題，實現工業 4.0的愿景 ， 少數表現出眾的企業開始利用人工智能/認知技術，積極轉變思維模式。在本報告中，他們分享了自身的人工智能成功經驗。（原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，回復“工業品行業”獲取下載鏈接）

概述

全球工業品行業中，企業面臨諸多嚴峻挑戰：成本壓力加劇，法規力度不斷增強，顛覆性技術層出不窮，原材料供應成本越來越高。商品價格波動劇烈，不僅嚴重侵蝕企業利潤，而且影響運營效率。

流程、工藝和績效觀念也在發生顯著的改變。企業不再采用線性方式運營，工程、維護和規劃等職能工作流也不再彼此隔離。企業需要將價值鏈作為統一整體，以便應對不斷波動的需求周期，支持開展高成本的供應活動。

新型人工智能技術采用智慧系統適應環境，不斷學習，將豐富的數據轉化為有意義的洞察。通過擴大數字智能采用范圍，人工智能技術可幫助主管將數據轉化為洞察，推動創新，做出更明智的運營和財務決策。

為了解企業如何更有效地制定人工智能采用計劃， IBM 商業價值研究院(IBV) 聯合牛津經濟研究院，采訪了世界各地 6,000 多位最高管理層成員和職能部門負責人 — 其中包括 300 多位工業品行業受訪者。我們的目標是更充分地了解他們在應用人工智能解決方案解決最迫切的業務挑戰以及把握機遇方面的想法、期望和目標。

本報告深入研究了工業品行業高管如何看待自己的行業和企業在采用人工智能方面的技術準備程度。本報告揭示了企業目前應用人工智能的程度，以及未來幾年在這方面的計劃。另外，我們還確定了一組在人工智能采用方面領先于同行的表現出眾企業， 深入研究了他們的與眾不同之處。

為何要使用人工智能，為何時不我待？

借助人工智能，企業可以綜合利用海量結構化和非結構化數據以及自然語言查詢結果，并應用機器學習能力分析數據。在這些功能的共同作用下，勢必可以大大深化洞察、提高效率及提升速度。

在采用人工智能方面，工業品企業正處于一個關鍵的轉折點。受訪主管認識到，技術已經成熟，可以在市場上推廣。半數以上的受訪主管表示，自己所在行業和企業已準備好采用人工智能（見圖 1）。

工業品企業特別希望在哪些領域投資發展人工智能（見圖 2）？

所有這三個優先領域都為提高效率及改進決策創造了重大機遇。在質量控制方面，人工智能系統可以分析原材料、生產線、成品、維護記錄和客戶投訴數據，確定引發質量問題的起因。

構建人工智能數據基礎

對于表現出眾的企業而言，建立人工智能數據基礎的前提是他們清楚地了解自己希望通過數據監管和數據問責制實現什么目標。 68% 表現出眾的企業制定了數據和分析戰略，而表達同樣觀點的其他受訪者僅有 53%。59% 表現出眾的企業設立了首席數據官或同等職位的高管，負責監督實施相關戰略，而表達同樣觀點的其他受訪者僅有 42%。另外，表現出眾的企業還制定了更加成熟的數據監管戰略。 76% 表現出眾的企業采用企業范圍的系統管理數據，采取了相同做法的其他企業則為 52%； 68% 表現出眾的企業集中實施數據決策，采取了相同做法的其他企業則為53%。

在投資先進數據功能方面，表現出眾的工業品企業遙遙領先于其他企業（見圖 3）。近 2/3 的領先者投資發展高新科技，提供分布式存儲和處理支持，采集并分析流數據，共享運營信息。表現出眾的工業品企業在基于云的存儲和數據保管服務方面的投資比所有其他受訪企業高出兩倍。

專注培養新技能

在 2016 年 IBV 全球技能調研中， 65% 的行業受訪者表示，人工智能將對未來五年的技能需求產生重大到中度的影響。工業品行業的人工智能需求發展迅速，致使數據科學和應用工程人才需求量大幅攀升。 86% 表現出眾的工業品企業認識到亟需轉變員工角色和技能以支持人工智能，而表達同樣觀點的所有其他受訪者則為 70%。

89% 表現出眾的企業在內部具備實施人工智能技術的各項技能，而表達同樣觀點的所有其他受訪者僅有 51%。這些表現出眾的企業專注培養特定技能，包括數據可視化、高級數據分析和高級數學建模（見圖 4）。

表現出眾的企業普遍在企業內的三個或更多部門和職能領域利用大量不同的分析技術（見圖 5）。超過 60% 表現出眾的企業采用機器學習、情緒分析和預測性分析，同時還有半數以上采用自然語言處理技術。這其中的任何一種方法都能成為人工智能之旅的切入點，而綜合使用這些方法則效果更好。