人工智能如何转变研发
执行摘要
随着行业面临快速创新和可持续发展的压力，将人工智能（AI）融入研发（R&D）流程已成为必要。AI通过加速上市时间、应对复杂产品规格和严格的监管要求等挑战，革新研发。AI将海量数据转化为可操作的洞察，简化开发、提高资源效率并加强合规性。当前技术状态下的关键应用包括产品生命周期内的变体管理、需求工程和法规合规。采用AI需要战略调整，重点在于数据质量、安全性、可用性，并赋予员工新能力。普华永道框架为克服实施障碍和培育持续创新文化奠定了基础，使组织在注重可持续性的市场中获得长期成功。
幕后人当今研发与运营的现实
行业挑战
制造业面临创新压力，快速发展的客户期望和技术进步要求产品和流程不断改进。市场上市时间成为竞争力决定性因素，企业需加速开发周期以平衡速度与质量和合规性。产品复杂性和产品组合多元化挑战传统研发流程，需要工程、设计和供应链职能之间更复杂的协调。专业技能人才稀缺，限制了创新发展规模。可持续性问题增加复杂性，组织需设计和改进产品及流程以减少环境影响、优化资源并符合新兴的监管和社会期望。
研发领域的AI革命
AI有能力转变组织创新方式，将数据转化为可操作的见解，加速开发和决策过程。AI通过分析庞大而复杂的数据集实现更快的概念验证，尤其是在复杂系统、预测建模和优化设计流程方面，减少对昂贵物理原型的依赖。AI有助于尽早识别风险，最大限度地减少低效现象，并更准确地使产品开发与市场需求保持一致。可持续性效益同样具有说服力，AI支持资源高效设计的创建和材料的优化，以及循环产品策略的开发。
AI在产品生命周期内的支持
产品生命周期内今天可用的关键有价值的使用案例
AI在产品生命周期的五个主要阶段——创新、产品开发、实现、订单处理和淘汰——都面临着可通过当今AI技术解决的挑战。
- 人工智能优化变种和复杂度管理：AI解决方案通过使用先进的算法优化产品配置，减少不必要的复杂性，最小化组件数量，并保持广泛的配置选项。客户参与和经验表明，这带来了资源效率，实现了高达50%的变体节省，25%的组件减少，以及高达33%的成本节省。
- 人工智能驱动需求工程：AI通过利用语义和光学字符识别(OCR)技术，实现即时提取和整合需求，将手写信息翻译成机器可读文本，解决需求工程问题。客户合作表明，AI驱动系统可以通过提高需求一致性来减少需求推导时间约60%，文档工作量高达30-40%，并将返工减少约25%。
- 人工智能助力研发合规：AI技术支持解读复杂法规、评估和缓解非合规风险，以及耗时的审计准备工作。AI驱动的合规助手识别全球监管变化，并将其转化为投资组合，帮助评估所需修改。客户经验表明，这实现了约50%的时间节省，最多可减少60-70%的人工工作量，并将错误率降低了约40%。
- 人工智能将提升数据迁移：AI解决方案自动化数据迁移和验证流程，支持数据提取、文档集成以及验证结果的交叉核对。项目观察到的主要优势包括通过加速任务执行节省高达60%的时间，项目交付成本减少约50%的潜力，以及只需要专家人员约25%的参与即可实现全面的数据保护。
建设人工智能驱动型研发组织
AI的实施面临多种挑战，包括数据质量问题、系统保护、数据可用性、投资平衡、技术快速发展、能力构建等。数据质量至关重要，AI的成功实施依赖于干净一致的数据。保护系统需要强有力的安全措施，以应对日益集成和互联互通带来的网络攻击和数据泄露风险。打破数据壁垒以释放可用数据是另一个重大挑战，需要制定策略来更有效地收集和提供数据。平衡创新与投资需要大量资金和人力资源，对许多企业构成巨大经济障碍。紧随AI的快速发展需要组织持续更新系统，以跟上创新的步伐。构建能力以推动采用需要广泛传播AI知识，这需要有针对性的培训和教育工作。
成功的AI实施是以业务为导向，而非技术导向
成功的AI实施需要一种以业务为导向的方法，将AI计划与组织战略相结合，涵盖战略、产品、流程、IT技术以及组织。这种协同方法始于激励和定义AI采用的愿景，确保与组织的战略目标和高层次商业抱负保持一致。通过专注于使AI能力与战略目标相一致，组织可以识别有影响力的用例，并从业务和技术角度评估准备情况。战略制定涉及优先考虑高影响力的用例，促进流程端到端的连续性，并创建可扩展的解决方案。开发试点用例强调AI的实际应用，展示有形的成果并指导更广泛的集成战略。利用预配置服务并遵循既定的最佳实践可降低开发和实施复杂度。组织赋能是AI方法的关键组成部分，通过专注于提升员工能力并实施有效的治理模型，培养持续研发和创新的文化。
结论
将AI融入研发代表了行业转型机遇，通过加快上市时间、应对产品复杂性和确保合规性，革新研发流程。AI将海量数据转化为可操作的洞察，为组织提供精简开发、提高资源效率和强化合规协议的工具。成功的AI应用需要战略转变，优先考虑数据质量、安全性和可用性，以及通过技能发展和教育赋能员工。以业务为导向的方法将AI计划与组织战略相结合，为AI集成提供了一个全面的框架。通过识别有影响力的用例并实施试点解决方案，组织可以有效地利用AI来提高运营效率和市场竞争能力。培养一个支持AI的研发环境不仅支持即时的业务目标，而且使组织在以可持续性为重点的市场中为长期成功做好准备。
