近年来，资本密集型行业对人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的广泛应用进行了大量投资，借助各种平台、框架和工具箱来推动这一进程。根据IoT Analytics发布的《人工智能市场报告2020-2025》，预计到2025年，全球工业人工智能市场的规模将达到725亿美元。普华永道（PwC）则估计，到2030年，这项技术将在中东地区产生3200亿美元的潜在经济效益，其中制造业、金融、教育、公共服务和制药行业被视为人工智能发展的主要机会领域。
专注于业务成果
尽管基于AI的应用正在加速推进，但在工业领域，这并不一定能带来显著的商业价值。埃森哲的研究《人工智能：按比例构建》指出，近69%的工业高管承认，虽然他们了解如何启动相关计划，但在企业范围内扩展其人工智能战略却面临困难。
到2021年，工业组织将转向以业务为导向的思维模式，强调在特定工业挑战中应用人工智能技术，并关注实际的商业成果。虽然探索和识别可支持的AI用例是有意义的，但任何组织的战略出发点应始终是明确业务问题、公司目标和战略方向。
专注于自动化
随着劳动力的变化和专业知识的流失，对知识共享和自动化的需求在整个流程行业中愈发明显。这导致对更智能应用程序的需求增加，然而，缺乏内部数据科学技能成为采用AI的一大障碍。
在新的一年中，预计更多工业组织将通过部署针对性的嵌入式工业AI应用来增加投资，这些应用结合了数据科学、AI与专用软件和行业专业知识，从而降低AI采用的门槛。这将是解决技能不足的关键，并显著减少对数据科学家的依赖，这在当前是一个短缺的资源。这些嵌入式AI应用将使用户能够在工业资产的整个生命周期中，以更高的准确性、质量、可靠性和可持续性，高效地执行特定的操作。
专注于资产优化
在当今快速变化的市场中，企业必须同时优化利润、经济和可持续性等多个业务目标，以支持资产和流程的成长。通过在2021年应用工业AI，企业将能够实施下一代资产优化方案，而无需依赖数据科学专家，这将为提高运营安全性和生产力铺平道路。
在整个工厂中，随着时间的推移，将会形成半自主和自主的流程，因为实时数据将被收集、整合、调节并输入智能应用中，以评估各种方案、获取洞察并推动持续的运营改进。此外，由AI和机器学习驱动的认知指导系统将赋能人员在关键操作中进行授权，提升他们的能力，使其能够更快、更准确地做出决策。综上所述，到2021年，工业AI将在资本密集型流程工业中带来生产力提升的最大收益。
