近年來製造領域最熱門的技術話題，非人工智能莫屬（AI）。通過AI技術

，生產者可以提高效率、改善靈活性
、加速流程，甚至可以實現運營的自我優化。BCG的一項分析發現
，人工智能技術能夠幫助生產者降低多達20%的加工成本
，其中70%的成本削減得益於員工生產力的提升。

自然而然，全球各地、gexingyedeqiyedouzaitansuojiangrengongzhinengyongyuqiyeyunyingdekenengxing。danrengongzhinengjiujingnengfouruyuqibanchanshengrucidadexiaoyi？yixiegaoguanduiciyiranchihuaiyidetaidu。weilegenghaodilejiejiyuhetiaozhan
，BCG在2018年進行了調研


，旨在評估企業在工業運營中采用人工智能的進展情況。

該項調查的參與者是來自全球1096家企業的高管、生產和技術管理者，涵蓋廣泛的生產行業，包括汽車、消費品
、能源、工程產品、醫療、加工產業、交通物流以及高科技行業。受訪者來自奧地利、加拿大、中國、法國、德國

、印度
、日本
、墨西哥
、波蘭、新加坡
、英國和美國。

我們的研究發現
，中國
、印度和新加坡的企業對近期在生產領域推行人工智能的雄心最大。在所調查的產業中，醫療和能源在短期內最熱切
；加工產業和工程產品則不那麼積極。

參與調查的大多數企業聲稱
，他們認為人工智能越來越重要。然而，他們的投資、規劃和落實卻與理想不符。盡管87%的受訪者稱自己有計劃在未來3年內將人工智能用於生產
，但隻有28%製定了全麵的實施路線圖。其餘72%的企業缺乏具體的計劃；32%在測試選定的人工智能使用場景，27%隻有初步的想法，13%沒有優先考慮甚至沒有考慮人工智能。

人工智能實施的不足反映出缺乏全局性規劃，揭示了理想和現實之間的巨大差距。過去
，隻有50%的企業利用人工智能實現了自己的目標。如今隻有16%的企業在多個廠區充分落實了一個以上的人工智能使用場景——在我們的定義下

，這種成就足以讓他們成為早期采用者。我們研究中涉及的12個國家，早期采用者的比例在美國（25%）
、中國（23%）和印度（19%）最高；在日本（11%）

、新加坡（10%）和法國（10%）最低（參閱圖1）。我們調研的德國企業中，隻有15%是早期采用者。

美mei國guo企qi業ye的de高gao人ren工gong智zhi能neng采cai用yong率lv明ming顯xian反fan映ying了le該gai技ji術shu的de普pu及ji範fan圍wei較jiao廣guang。即ji便bian如ru此ci
，中zhong國guo在zai人ren工gong智zhi能neng投tou資zi上shang已yi經jing超chao越yue美mei國guo，去qu年nian在zai全quan球qiu針zhen對dui人ren工gong智zhi能neng初chu創chuang公gong司si的de投tou資zi中zhong占zhan到dao了le一yi半ban。

2017年，國務院發布了下一代人工智能開發計劃
，製定了3步走的發展戰略，旨在到2030年在人工智能領域取得絕對優勢，天津市政府也宣布將對人工智能產業投入50yimeiyuan。qitaxinxingguojia，biruyindu，tongyangbarengongzhinengyingyongshiweibaochizishenshengchanxingyeguojijingzhenglidebiyaoyinsu，bingjinxingdalitouzi。xiangfanyixiefadaguojia，biruribenyiranzhuanzhuyuguoquzengbangzhutamentigaojingzhenglidechuantongganggan（比如精益製造）。

在我們研究關注的8個產業中
，交通物流（21%）和汽車（20%）企業在早期采用者中所占的比例最高，工程產品（15%）和加工產業（13%）則相對落後（參閱圖2）。這(zhe)些(xie)差(cha)異(yi)反(fan)映(ying)出(chu)各(ge)個(ge)產(chan)業(ye)的(de)起(qi)點(dian)以(yi)及(ji)跟(gen)數(shu)字(zi)化(hua)的(de)聯(lian)係(xi)程(cheng)度(du)存(cun)在(zai)差(cha)異(yi)。汽(qi)車(che)和(he)高(gao)科(ke)技(ji)企(qi)業(ye)最(zui)為(wei)先(xian)進(jin)。其(qi)他(ta)產(chan)業(ye)還(hai)沒(mei)有(you)意(yi)識(shi)到(dao)，許(xu)多(duo)數(shu)字(zi)化(hua)策(ce)略(lve)多(duo)年(nian)來(lai)已(yi)成(cheng)為(wei)產(chan)業(ye)價(jia)值(zhi)鏈(lian)裏(li)不(bu)可(ke)分(fen)割(ge)的(de)部(bu)分(fen)。

人工智能的使用場景

人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)代(dai)表(biao)了(le)工(gong)廠(chang)模(mo)式(shi)的(de)轉(zhuan)變(bian)。現(xian)在(zai)工(gong)廠(chang)裏(li)的(de)自(zi)動(dong)化(hua)流(liu)程(cheng)和(he)機(ji)械(xie)都(dou)是(shi)按(an)照(zhao)規(gui)則(ze)運(yun)轉(zhuan)，機(ji)器(qi)人(ren)編(bian)程(cheng)也(ye)隻(zhi)針(zhen)對(dui)固(gu)定(ding)的(de)使(shi)用(yong)場(chang)景(jing)。相(xiang)比(bi)之(zhi)下(xia)，未(wei)來(lai)的(de)工(gong)廠(chang)將(jiang)利(li)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)支(zhi)持(chi)自(zi)動(dong)化(hua)流(liu)程(cheng)和(he)機(ji)械(xie)，通(tong)過(guo)智(zhi)能(neng)決(jue)策(ce)應(ying)對(dui)不(bu)熟(shu)悉(xi)或(huo)者(zhe)預(yu)期(qi)之(zhi)外(wai)的(de)情(qing)況(kuang)。技(ji)術(shu)係(xi)統(tong)的(de)靈(ling)活(huo)性(xing)和(he)可(ke)適(shi)應(ying)性(xing)因(yin)此(ci)增(zeng)強(qiang)。比(bi)如(ru)
，在(zai)以(yi)規(gui)則(ze)為(wei)導(dao)向(xiang)的(de)方(fang)案(an)中(zhong)，一(yi)個(ge)機(ji)器(qi)人(ren)無(wu)法(fa)從(cong)一(yi)箱(xiang)未(wei)分(fen)類(lei)的(de)零(ling)件(jian)中(zhong)識(shi)別(bie)並(bing)選(xuan)出(chu)所(suo)需(xu)的(de)零(ling)件(jian)
，因(yin)為(wei)它(ta)缺(que)少(shao)所(suo)需(xu)的(de)具(ju)體(ti)程(cheng)序(xu)去(qu)處(chu)理(li)無(wu)數(shu)可(ke)能(neng)的(de)零(ling)件(jian)取(qu)向(xiang)。而(er)有(you)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)支(zhi)持(chi)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)不(bu)管(guan)目(mu)標(biao)取(qu)向(xiang)如(ru)何(he)
，都(dou)可(ke)以(yi)從(cong)一(yi)堆(dui)紛(fen)亂(luan)的(de)零(ling)件(jian)中(zhong)挑(tiao)選(xuan)出(chu)自(zi)己(ji)需(xu)要(yao)的(de)。

在生產運營的主要領域
，不管是工廠內還是工廠外
，使用人工智能提高效率的場景多種多樣。37%的受訪者認為人工智能在工廠運營領域是最重要的提高生產力的杠杆；25%認為是在質量領域
，12%則選擇物流領域。與這些發現相一致的是
，企業認為人工智能最重要的使用場景是自我優化機器、質量缺陷檢測和效率損失預測。盡管企業會發現個別的人工智能使用場景尤為重要
，但生產者隻能通過整合各職能部門
、供應商和客戶的數據池並推行人工智能才能取得全部的效益。

• 在工廠外
  ，設計和供應鏈管理是應用人工智能最重要的運營領域。

• 在工廠內，人工智能將給生產和維修
  、質量
  、物流等支持部門帶來諸多好處。

有些人工智能的使用場景不止用於生產運營的某個領域。比如，可以生成和處理語言的虛擬助理（類似蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa）能為操作者提供來自IT係統的基於特定環境的信息。有些企業已開始采用聲控係統進行挑選、包裝、接收和補貨操作。在這些應用案例中，與EPR係統中材料清單連接的聲控係統可以指引操作者找到正確的箱子。

人工智能係統通過持續分析和學習事故報告（比如照片和文字報告），針對突發事故（比如機器故障
、質量偏差和性能損失）提出解決方案。

飛fei機ji製zhi造zao商shang開kai始shi采cai用yong一yi種zhong自zi我wo學xue習xi算suan法fa，利li用yong事shi故gu報bao告gao
，識shi別bie生sheng產chan問wen題ti的de模mo式shi，然ran後hou將jiang目mu前qian的de事shi故gu跟gen過guo去qu類lei似si的de事shi故gu進jin行xing比bi對dui
，提ti出chu建jian議yi方fang案an。

81%-88%的受訪者預期上述所列舉的使用場景到2030年將變得非常重要，但認為這種能力在諸多生產領域已得到充分發揮的受訪者比例相當少（6%-8%）。圖3是一個全景圖，涵蓋了受訪者認為在未來工廠最重要的使用場景。

    彌合差距

4個驅動力對於在生產運營中成功推行人工智能至關重要：戰略和路線圖、管控模式
、人員能力和IT基礎設施。與落後企業相比，早期采用者在充分發揮人工智能驅動力的作用方麵取得了重大進步（參閱圖4）。

1.戰略和路線圖

為了給人工智能的實施提供方向和指導，企業需要製定一項明確的戰略。人工智能戰略應聚焦最有價值的使用場景——能夠滿足企業的具體業務需求，幫助企業應對挑戰——與yu企qi業ye的de整zheng體ti數shu字zi化hua戰zhan略lve協xie調tiao一yi致zhi。企qi業ye還hai需xu要yao明ming確que的de實shi施shi路lu線xian圖tu

，為wei投tou資zi提ti供gong商shang業ye論lun證zheng和he可ke衡heng量liang的de目mu標biao。受shou訪fang者zhe將jiang明ming確que的de人ren工gong智zhi能neng戰zhan略lve列lie為wei最zui重zhong要yao的de驅qu動dong力li。

2.管控模式

guanlicengdeqieshichengnuoshishixianqianzaitishengdeguanjian。gaocengguanlizheyinggailiyongyouzuzhidegoutongtujing，quebaoqiyeneibuqingchudilijierengongzhineng。qiyetuixingrengongzhinengshiyingshelimingquedejiaose、劃清責任
、配備一個清晰的組織結構。要克服對人工智能應用的文化抵觸
，相關部門的高效協作和溝通是必不可少的。

3.人員能力

要采用人工智能（一般而言，即數字化）
，企業所需的人才必須擁有過硬的編程

、數據管理和分析能力。企業應該清楚地知道自己需要什麼樣的技能組合
，並評估所需人才和現有人才之間的技能差距。

像人工智能在生產運營中的基礎應用等知識，員工可以通過企業內或企業外的培訓項目習得。對於需要更加正規的相關IT課程培訓的技能，比如高級分析
，企業必須通過招聘新型員工獲得，其中包括數據科學家。

93%的受訪者報告說企業在生產運營中應用人工智能的能力不足。超過1/4（29%）的受訪者表示自己的企業招聘了更多致力於推行人工智能的員工，將近一半（47%）的受訪者期待未來此類員工的數量進一步提升。

4.IT基礎設施

應用程序接口和網絡規範提升了傳統IT係統和機器設備的互操作性，這是成功推行人工智能的關鍵。網絡安全是實踐者在采用人工智能和工業4.0時的另一個主要擔憂。

在實施人工智能時，企業應該考慮采用敏捷的工作模式，根據需求的變化及時調整戰略和路線圖。企業應該利用快速試錯
、最(zui)小(xiao)可(ke)行(xing)性(xing)產(chan)品(pin)的(de)方(fang)法(fa)應(ying)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技(ji)術(shu)

，先(xian)小(xiao)規(gui)模(mo)測(ce)試(shi)新(xin)想(xiang)法(fa)，然(ran)後(hou)通(tong)過(guo)快(kuai)速(su)的(de)迭(die)代(dai)不(bu)斷(duan)完(wan)善(shan)，最(zui)終(zhong)全(quan)麵(mian)推(tui)行(xing)。早(zao)期(qi)采(cai)用(yong)者(zhe)比(bi)落(luo)後(hou)者(zhe)更(geng)可(ke)能(neng)使(shi)用(yong)敏(min)捷(jie)工(gong)作(zuo)模(mo)式(shi)。

womendeyanjiuzhengminglerengongzhinengzhengchengweitishengyunyingxiaolvdezuizhongyaodegongju。danxuduoqiyemeinengrenshidao，yaoxianghuoderengongzhinengchanshengdexiaoyi，yuanbuzhijishutourunamejiandan。yigechanshuqingxidezhanlveshibibeideqidongyinsu——但dan即ji便bian這zhe樣yang也ye是shi不bu夠gou的de。企qi業ye必bi須xu配pei備bei合he適shi的de管guan控kong和he支zhi持chi基ji礎chu設she施shi

，對dui員yuan工gong進jin行xing重zhong新xin配pei置zhi和he再zai培pei訓xun。對dui人ren工gong智zhi能neng應ying用yong還hai沒mei有you全quan局ju觀guan的de生sheng產chan者zhe應ying該gai迅xun速su展zhan開kai自zi我wo提ti升sheng
，這zhe樣yang才cai能neng追zhui趕gan上shang早zao期qi采cai用yong者zhe。

（本文作者周園是BCG全球合夥人兼董事總經理


、BCG工業品專項大中華區負責人。杜偉是BCG全球合夥人兼董事總經理、BCG運營專項大中華區負責人。Ian Colotla是BCG全球合夥人兼董事總經理。）