如今，许多资产密集型企业正在积极进行数字化转型，旨在提升运营效率、优化关键绩效指标（KPI），并解决在生产及支持流程中的具体挑战。
人工智能驱动的预测模型是非常有效的工具，适用于复杂的生产环境。与一些常见的分析工具相比，预测模型能够更好地揭示在大量结构化或非结构化数据中不同参数之间的相关性。
一些资产密集型企业的高管指出，人工智能的应用正在逐渐增加。这与调研公司IDC的预测一致，该公司预计到2026年，全球2000强企业中将有70%利用人工智能来指导和洞察基于风险的运营决策。目前，这一比例尚不足5%。
常见的人工智能应用案例通常依赖于嵌入在计划和调度工具中的认知人工智能，这也被用于质量控制和维护的预测模型。
利用人工智能引擎的解决方案能迅速提供价值，并带来合理的投资回报率，这些引擎能够识别图像、声音以及振动、温度和过程中的数值。目前，许多试点或独立实施的方案中都能看到这样的应用实例。
定制与标准化的人工智能解决方案
从可扩展性角度来看，生产领域的人工智能主要集中在两个数字项目组上，每个项目都能带来显著的价值，尽管它们在时间尺度和精度上有所不同。
定制解决方案：基于复杂学习过程的人工智能解决方案通常高度个性化。可以利用神经网络和深度学习进行图像识别，或通过监督学习创建预测模型。
为了将解决方案的精度提升至90%，通常需要较长的调整时间。这类解决方案通常用于模拟材料在生产过程中的行为。
卫生纸制造商Hayat Holding的首席信息官表示：“我们花费了近两年的时间才达到90%的准确性。”
尽管工业可扩展性面临挑战，该项目通过引入自动学习模式显著加速了进度，准确率提升至99%。
即使在高度定制的模型中，找出问题的根源也可能相当困难。因此，分析师和材料工程师需要借助智能解决方案来揭示问题发生的时间、方式和原因。
该公司的首席信息官提到：“我们决定评估深度学习算法，以发现任何有意义的模式。从分析的92种算法中，我们挑选了8种表现最佳的算法。”
工程师、开发人员和数据分析师可以利用多种现代技术的数字和硬件工具。然而，在很多情况下，仅仅采用这些工具和解决方案是不够的，因为生产环境可能差异很大。
提升输出质量和模型最终精度的挑战不仅在于捕捉正确的参数和信号，工作条件的不同也可能带来影响。维护、调整和操作生产设备的不同方法可能会显著影响模型输出的质量，因此追求更高质量的过程往往充满挑战。
当然，投资回报率必须十分吸引人。经验表明，快速原型开发至关重要，模型功能需要在3至4周内进行快速测试。由于学习过程和模型调整，从解决方案开发到实际部署可能需要数月时间。
这就是为什么理想的部署环境是高度资产密集型的生产环境，因为在这种情况下，一次中断事故可能导致数百万美元的损失。
标准化解决方案：这些解决方案基于图像识别原理，具备高度可扩展性。最终输出的精度在很大程度上依赖于异常样本的数量，样本越多，模型的准确性越高。
对于基本的质量控制任务，可能需要4至6个不合格样本，通过生产线上的摄像头指导系统运作。理论上，这类解决方案甚至可以达到99.99%的准确率。然而，现实中只有在简单质量检查任务中才能实现如此高的理论值。
尺寸和表面完整性在有效利用这种解决方案中起着关键作用。越小越简单，控制输出的效果越好。
利用人工智能跟踪和分析每个装配步骤的解决方案展现出良好的发展潜力。这类解决方案能够识别生产中的异常和瓶颈，从而将生产效率提升数十个百分点。
此外，它们还能显著加快质量问题的发现速度，在某些情况下，发现时间可缩短至几分钟。标准化解决方案通常可以实现1至2年的投资回报率目标，其时间尺度和时间精度可能仅需几天甚至几小时。
组织在生产、质量控制和维护中应用人工智能时，应持有更为现实的期望，因为人工智能并非解决所有问题的万灵药。
然而，人工智能确实提供了丰富的应用案例。组织应关注人工智能驱动的解决方案能够实现的目标，以及愿意在这些方案上投入多少资源。
在许多情况下，效益不仅体现在关键绩效指标上，还包括提升可持续性和质量、解决生产过程中的问题以及提高客户满意度的目标。
必须避免形成数字孤岛。为充分发挥数据的潜力，人工智能驱动的模型需与企业的各个系统进行整合。数据可以在多个领域根据具体情况进行分析，不同的分析解决方案结合起来往往能产生意想不到的效果。
然而，随着组织业务的发展，不应低估技术和管理方面的支持。
