工业人工智能促进中小企业数字化转型

随着数字化的不断推进和人工智能应用的增加，数据正成为一种重要的经济资产，为企业开辟了新的增长前景。通过持续完善数据战略以及融入人工智能、大模型等新技术，企业不仅能够优化生产运营，还能从根本上持续提升整体竞争力。

对于制造业中小企业而言，工业人工智能在工业中的应用正变得愈发重要。然而，许多企业缺乏清晰的战略，无法将其有效融入企业生产经营之中。为了在未来保持足够的竞争力，企业需要从 “试试看” 的阶段，转向企业层面的人工智能战略。工业人工智能最关键在于对生产数据和运营流程的智能运用，不仅仅只将其视为数字技术或管理问题，还应将其有针对性地融入各业务部门之中，才能更好的为企业、客户以及整个生产经营带来附加值。

从数据到价值创造:

人工智能在工业领域的成功应用，很大程度上取决于企业如何系统地收集和连接数据。这些数据并非主要存在于数据库中，更多地是在各个部门的日常工作流程里。人员的实践知识，无论是关于生产流程、市场需求还是质量标准等方面，这些数据或知识都是应用人工智能的基础。只有通过对这些数据进行完成的收集、整理和分析，才能充分挖掘的企业数据价值，进而优化生产流程、提升效率。

对于工业领域的中小企业而言，突破自身生产流程的局限，建立以客户价值为核心，全新的数据驱动型商业模式变得愈发重要。如按件收费模式、数字化应用或人工智能支持的智能服务（例如设备智能运维、智能客服、数字工程师等），通过结合数字化及人工智能技术，实现更高效的生产运营方式，企业可以构建更加适应市场变化的竞争优势。

分步实施人工智能:

成功实施人工智能的第一步是全面盘点：哪些流程已经数字化，哪些优化潜力最大，数据质量如何？这将成为后续所有工作的基础。

在试点阶段，企业应积累使用基于人工智能应用的初步经验。并将各个系统有效集成，打通数据链接，形成更全面的数据。而其中最大的挑战之一是旧系统与人工智能应用之间的无缝链接。

不同数据源（例如 MES、ERP 和服务管理等系统）的集成对于构建 AI 应用所需的数据一致性至关重要。

小型企业：基于云化的产品解决方案是理想的切入点，这些解决方案可将使用成本和技术风险降至最低。

中型企业：优先制定人工智能体系规划，以便有针对性地开展人工智能应用，有效提高效率。同时，也必须培养内部人员对于人工智能技术的能力与意识。

中大型企业：人工智能须进行跨部门协作。“自上而下”的方式可以更有效的整合资源和形成专业能力，降低各部门应用人工智能的成本。

引入人工智能通常会引发企业组织和文化的变革，应营造一种持续改进和数据驱动决策的组织体系和文化体系。全员应用人工智能是未来提升企业竞争力的有效方法。