中国制造业9成AI项目难达预期，它们败在哪？ | 德勤深度报告

AI（人工智能）已经渗透到了我们的日常生活中，比如某软的小冰，某果的Siri，车辆的智能导航，自动驾驶等……

对于制造业而言，许多企业已经在探索转型，AI大规模落地值得期待。2019年开始，AI在边缘计算层与工业互联网相遇，以AI赋能制造业已是全球趋势。

但根据德勤统计，中国制造业91%的企业AI项目难达预期（企业满意程度不足80%)。AI被广泛看好，但符合预期的项目不多，问题出在哪里？先回到报告，从制造业与AI的结合说起。

01

「AI赋能制造业」大有可为

1、制造业是AI赋能最优选择     

AI适用于「数据可以辅助决策」的行业，也就是说，行业的数据量越大，AI的有效参与度就越高。

制造业在生产、质检、管理等各个环节都在持续、大量、快速地产生着数据。据估算，制造业每年大概可以产生1812PB的数据量，远超通讯、金融、零售等行业。基于此，制造业是AI赋能的最优选择。

2、AI可针对性解决制造业痛点     

过去10年，AI领域开发了大量的优秀算法，为实际应用储备了大量工具。正好为制造业痛点提供了针对性对策：

针对目前制造企业最棘手的3大痛点问题：

生产成本上升：AI可以帮助企业提升自动化效率和精度，提升企业智能化运营水平，降低运营成本。

产线设计缺乏灵活性：AI可以进行市场趋势预测并安排生产计划，按需生产，并使得各个环节在满足需求的前提下保持最低库存。

不稳定的产品质量以及良品率：AI可以帮助提升质检水平，提高产品良率。

3、「智能制造」应用场景成熟     

据德勤调查，AI在制造业应用场景众多，大致可以分为智能生产、产品和服务、企业运营管理、供应链以及业务模式决策五个领域。其中智能生产的应用场景是目前以及未来2年内，制造业部署AI的首要选择，占比51%。

智能制造目前的应用场景已经十分成熟。在自动化生产，订单管理和自动化生产排程，产品质量监控和缺陷管理，安全生产风险预防和管理等方面，已经有许多企业应用并取得成效。

读到这里，觉得AI赋能制造业非常合适对不对？

好，我们来回答开头的问题：为什么只有9%项目符合预期。

02

「AI赋能制造业」有5大误区

尽管AI赋能制造业被广泛看好，但不可忽略的事实是：大多数公司并未充分理解如何部署AI项目，总体而言，存在以下5大误区。

1、既有经验及组织架构障碍    

企业通过AI技术变革管理或优化流程时，常见的2个内部阻力：

员工接受成本高。对于已经熟悉原有工作流程的员工而言，实施新流程意味着要学习新的操作和规范，企业往往不能保证培训的资金与时间投入。这就导致了员工往往倾向于使用旧流程，新引入的流程推行受阻。

需要调整组织架构。AI的使用解放了大量的重复劳动、手动控制、人工分析等工作，而制造业往往存在大量此类工种，在引入AI后，企业需要优化组织架构以适应部署AI带来的变化，但由于经验缺乏，企业往往准备不足。

2、基础设施条件制约    

实施AI项目对企业的基础设施有一定的要求。

德勤调查发现，45％的企业认为基础设施影响较大，从而不得不推迟原有的AI计划，还有14％的企业认为基础设施问题影响严重，导致企业无法进行某些转型。

例如：如果想通过数据反向优化生产，企业首先要在工序节点铺设能够采集关键变量的传感器，要能够把实际有效量测数据收上来，才有机会分析哪些流程改进质量才能更好，生产效率才能更高。

3、数据采集方法、质量问题   

AI项目的效果与数据质量直接相关。在基础设施条件具备后，采集数据的方法，数据的准确性、多样性以及规模直接决定了机器学习的发挥余地。

目前国内大型制造企业的自动化设备和管理系统都已配备都齐全，但产生数据的利用率却一直不尽如人意一一耗费资源收集大量数据，而收集上来的数据却往往并非关键数据，低质量的数据无法通过聚合与协同分析转化为生产要素。

例如，许多企业已经具备SCADA系统，但实时抓取的设备参数并不能被方便、高效地利用起来。制造业智能化程度较高的工厂往往会采用「数据聚合」的解决方案：打通SCADA和ERP系统，采集精准、实时的设备数据，结合生产、质检、物料、设备等各个功能模块的数据，实现全面数据聚合。（点击此处查看「数据聚合」解决方案 ）

4、缺乏工程经验    

AI项目需要把算法与理论落实到企业实际应用场景中，需要项目团队具备：

项目实施的技术能力

团队对制造工艺的理解

算法与行业应用结合的经验

综合运用各种软硬件资源

只有懂技术，同时深入制造端，才能建构出可行的AI应用场景方案。而专精AI的公司往往由于对制造端缺乏理解，技术优势无法充分落地。

5、项目规模过大，过于复杂   

AI适用于解决具体问题，通用型大型项目往往涉及复杂的多种因素决策，超出目前AI的能力范围。部分企业对于AI预期过高，应该认识到目前AI还不能在综合决策层面取代人工。

以上是对AI赋能企业的意义解读以及5大误区分析。

那么，作为制造业企业，要如何走对关键步骤，成功实施AI项目呢？

这份德勤的报告，向我们介绍了实施AI项目的5步方法论框架，就在完整报告中，可以关注【黑湖智造】，私戳老黑给你呦～