人工智能制造业应用调查：造有道 智万物

概要1 一、技术趋势 1.1人工智能被制造业寄予厚望51.2亚太地区人工智能发展61.3中国制造业应用市场规模预测9 二、应用场景11 2.1应用阶段及主要场景122.2智能生产132.3产品与服务152.4供应链管理162.5企业运营管理172.6业务模式决策182.7热点应用场景变化趋势18 三、现实与预期的差距21 3.1 91%项目未能达到预期213.2半数企业不能接受预期和现实的落差22 四、未来已来25 4.1实际影响可期254.2企业投资偏好264.3布局工业AI平台27 五、德勤建议29 5.1战略目标匹配295.2明确应用场景295.3落实数据基础295.4组建团队及搭建伙伴关系295.5验证及大规模实施30 关于本报告31 概要 人工智能在制造业的应用场景众多，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。我们的调查发现，智能生产相关应用是目前制造企业部署人工智能的首要选择，占比51%。其次为产品和服务场景，占比25%。但是受关注的细分场景将在两年内发生明显变化，产品服务和企业管理相关应用场景增加，并出现新的应用增长点—企业对人工智能应用在提升营销效率、物流服务、资产与设备管理、客户需求洞察及能源管理的关注度明显上升。 人工智能的应用正从消费智能扩大到企业智能，带动并创造更强大的生产力。制造业具备大量数据累积，是人工智能应用的蓝海。2019年人工智能在边缘计算层与工业物联网相遇，成就人工智能工业落地元年。以人工智能赋能制造业的行动已在全球展开，亚太区制造业基础雄厚，是人工智能在工业领域应用潜力市场。其中，中国、日本、韩国在政策、研发能力、数据和人才四个维度都较其他亚太国家更具竞争力，被视作亚洲人工智能发展的领军国家。目前人工智能在制造业应用潜力的讨论大部分围绕技术提供商展开，对工业用户关注较少。本报告旨在深入了解中国制造企业应用人工智能的真实情况和应用场景，探讨人工智能项目理想与现实的差距，以及行业未来发展趋势。 尽管人工智能在工业领域大规模落地值得期待，我们也发现项目落地的效果往往与预期存在差距。我们的调研结果显示，不论是从企业获益角度，还是从预算及时间投入角度衡量，认为项目达到预期的企业占比仅为9%，意味着91%的人工智能项目未能达到企业预期。 人工智能直击制造业痛点，有望在未来2-5年内对制造业产生可见影响。德勤调研发现制造企业生产经营过程中面临的最大痛点分别是：生产成本上升、生产线设计缺乏灵活性，以及不稳定的产品质量及良率。人工智能帮助企业提升自动化的效率和精确度，预测市场趋势并安排生产计划，以及提升质检效率，因此93%的受访企业认为这项技术将成为制造业增长和创新的关键技术，87%的企业已经或计划在两年内部署人工智能，83%的企业认为人工智能将在未来2-5年内对企业的生产和管理产生实际可见的影响。 在喧嚣的人工智能热潮下，工业企业切忌盲目投资，在大规模实施落地前，应该明确自身战略，找准应用场景，坚实数据基础，打造团队和合作伙伴关系，进行验证和测试，让人工智能真正为企业创造价值。 ᅃ、技术൵๞ ሞࡗඁᅃӥ౎૛Lj࿵ٷ൵๞ዷڞକඇ൰技术ڦ发ቛLjᅈْྺĐਏ߾ጱۉđLjĐ༹ڞӷđLjĐ务ޜഓᄽđLjĐ႑ۉđࢅĐၩ዇ీݯđăසৃLjĐࢻ૴ྪ+ኁݯၩđఇ๕໯ظሰڦॏኵᅙ经؊ݴ๥ݣժ൵ᇀೝ࣐Ǘܸڼୃ߲൵๞ᅙ经၂၄Lj࿢்׬ኮྺĐഓᄽ዇ీđLjഓᄽጲ࿢ዷڞ、运ᆩຕጴ技术঴ਦ࿚༶ڦ዇ీࣅገ႙ԥ๫ྺ࿄ઠ技术发ቛ൵๞Ljׯྺူᅃ঩܎ॏኵዷঙڦሰظ（཮՗1）ă ኄᅃႎ技术൵๞ڦԨዊሞᇀ૧ᆩܔຕ਍管理ࢅׂഓᄽิڞ۴९ᅜኸࢅဆݴڦăᆖၚݘ࠽ิׂႜᄽ߳ܔॽח዇ీࣅષLj૰ׂิڦ༵高ዷᄲႜᄽޗٷժă ႜᄽઠੂLjଶᇘڦٷఇডࡀׇཥ๨دॽीჄଶಞLj2030౎዆ሰᄽLjཚ႑、务ޜ௃及دLjጲ඗ጨᇸᇑ֌ଙॽݴ՚ᅜ16%Lj16%Lj14%቞਍മෙఁă其ዐLj ಕڦٷ዆ሰᄽഓᄽᅙ经ਸ๔े໏ຕጴࣅገ႙Ljླྀۯ዇ీ管理Lj׍߾዇ీLj዇ీ࿿ୁڪඇݛ࿋዇ీࣅLjᅺܸ዆ሰᄽᄺ๟其ዐሺ׊໏܈ፌ੺ڦଶᇘă ิׂ੗߁ٷ౎1,812PBຕ਍ଉڦLjཚࡗגრ、ূබ、ଭ๳ڪႜᄽ（཮՗3）ăܾඁࡗሞๆ౎ዐLj዆ሰഓᄽਦײࡗ֧ᅺຕጴ႑တሗްڥՎܸ׊ଉሺٷڦLjഓᄽኟ๬཮ཚࡗ዇ీࣅ技术ᆶၳتں理ࢅ૧ᆩ႑တLj঴໮ຕ਍ڦఇ๕ࢅ੗ᆩႠLj঴ਦኮമฯ዁࿮݆ ׂิڦ዆ሰᄽ、ዊॠ、ۼ࣍ব߲߳ڪ管理ሞ׼Ⴤ、ଉٷ、੺໏ׂںิጣຕ਍ăᇀܔᆛᆶ߲ᅃ1,000߲ ഗߌد（ഗ௅ߌد10௱发ໃᅃْ႑ࡽ）ઠຫ׍߾ڦLj௅ၭ้৽ࡗגᆶ360,000ཉຕ਍ୁ෇ă1ཀా৽ࡗגᆶ100ྤཉຕ਍ă໙ࠚ਍Lj዆ሰᄽ௅ 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