加速人工智能应用：制造业实用指南

加速人工智能应用：制造业实用指南 22 03 04 24 附录一：制造业领导者的AI实施路线图 05第二部分：破除制造业人工智能的常见误区 附录二：规划首个AI项目25 11第三部分：识别并释放数据资产价值 15 第四部分：发掘人工智能的战略应用场景 内容 17第五部分：制造业人工智能应用案例示例 制造业人工智能应用的鸿沟 在全球制造业格局中，企业领导者正面临着来自各方面的日益增长的压力。成本攀升、供应链动荡、劳动力持续短缺以及日益复杂的客户需求，都考验着即使是最成熟运营体系的韧性。尽管众多制造商在自动化和精益生产实践方面取得了长足进步，但生产率的增长已趋于停滞，而遗留系统往往成为现代创新的绊脚石。 •现有ERP系统蕴藏着可驱动强大AI应用的未开发数据•迟迟不采用的企业将面临被竞争对手超越的风险，后者正持续收获其红利 本指南旨在帮助制造商从犹豫不决转向果断行动。我们将探讨如何破除常见误区、释放现有数据的潜力、识别快速见效的应用场景，并采取切实可行的步骤，实现长期人工智能成功——无需进行大规模转型。 对于那些运营团队精简却需扩展技术栈以应对全球企业竞争的制造商而言，这些挑战尤为严峻。从预测性维护到需求预测，人工智能为制造业诸多顽疾提供了切实可行的解决方案。然而，尽管人们对人工智能的认知度日益提升，众多制造商仍对全面拥抱人工智能持观望态度。韦克菲尔德研究公司近期研究显示，近半数工业决策者坦言在人工智能项目中面临预算保障与战略协同的困境，同时承认可能低估了现有数据的价值。¹ 这种犹豫是有代价的。已实施人工智能的企业正在收获可衡量的收益：效率提升、预测精度增强、员工参与度提高，甚至安全状况也得到改善。同样重要的是，94%的企业表示，在发现新的、高价值应用场景后，正在积极扩展其人工智能项目。 介绍 简言之，制造业正处于关键十字路口： •利润空间收窄与消费者期望值攀升，迫使制造商更快、更明智的做出决策•人工智能已非实验阶段——它正带来切实收益与竞争优势 第一部分： 基于实证的效益 采用EpicorPrism系统应用人工智能转型的制造商已在生产力和决策领域收获显著效益。例如，奥林巴斯集团借助EpicorPrism帮助员工更便捷地获取运营解决方案，通过EpicorCPQ集成提升报价准确性，并发掘优化交货周期与客户服务的机遇。据系统与流程副总裁安迪•杨表示，企业正通过人工智能实现同等人力下20%的运营增益目标，同时降低成本。同样，Madsen定制橱柜公司采用EpicorPrism自动化常规任务，并优化大型项目的生产进度更新。正如总监泰勒•马德森指出，运用人工智能更新工单进度并关联生产时间线，显著节省了时间并提升了会议效率。 为何选择人工智能？为何是现在？为何聚焦制造业？ 如今，制造商正面临着前所未有的机遇：借助人工智能将现有优势转化为竞争优势。虽然传统ERP系统能够有效管理业务流程，但在挖掘宝贵运营数据方面往往未能充分发挥其潜力。现代人工智能解决方案曾是资源雄厚的大型企业的专属，如今，却能为制造商提供切实可行的选择——它们既能应对日益复杂的运营挑战，又无需承担企业级系统的沉重成本。这些AI工具可无缝集成至熟悉的ERP平台，无需大规模改造或巨额投资就可立即创造价值。 智能工厂势在必行随着工业4.0实践的演进，制造商正被智能工厂标准所衡量。那些将人工智能融入运营的企业——无论是通 过实时生产洞察、自动化质量控制还是互联工作流程——都能在敏捷性、生产力和韧性方面获得优势。如果行动迟缓，则可能意味着落后于那些正积极将数据转化为战略资产的同行们。 劳动力结构的变革各行各业都越来越难找到技术工人。人工智能可通过构建互联劳动力体系缓解这一困境——为员工提供智 能建议、简化操作界面及实时洞察。睿智的企业深谙其道：人工智能并非取代人力，而是实现人力效能的升级。 专为更复杂的世界而设计随着制造业规模不断扩大，快速做出明智决策的能力变得前所未有的重要。人工智能赋予制造商所需的洞 当下采用人工智能不仅是为了跟上时代步伐，更是为了积极主动地调整运营策略，使企业能够在不断变化且日益复杂的行业环境中蓬勃发展。 察力、速度和前瞻性，既能应对当下挑战，又能把握未来机遇。 Epicor产品营销副总裁MarcoDeVries指出：“最智能的工厂未必是规模最大，而是善用数据保持敏捷的工厂。人工智能可以帮助您以业务所需的速度做出更优决策。” 简而言之，人工智能已不再是可有可无的可选项，而是决定企业长期竞争力的关键因素。现在就采取行动的制造商将占据领先地位，而那些坐等观望者则可能被时代抛弃。 第二部分： 揭穿制造业中关于人工智能应用的常见误区 制造业中人工智能应用的常见误区：误区1：“我们的数据质量不够好”误区2：“人工智能将取代工作岗位”误区3：“人工智能对我们而言过于昂贵且复杂”误区4：“人工智能只是昙花一现的潮流” “我们的数据质量不够好” 误区一 许多制造商认为，必须拥有完美无瑕的数据，才能探索人工智能。但现代AI工具的设计初衷，正是为了处理ERP、MES系统及机器日志中已有的结构化与半结构化数据。 根据BDO发布的2024年行业报告，制造商往往低估了自身数据的可用性。事实上，现代AI解决方案不仅能处理现有“杂乱”数据，更可在实施过程中协助数据清洗与数据增强。2这意味着只要使用合适的工具，“数据质量不够好”的担忧在很大程度上是没有根据的。 数据准备情况通常比表面看起来要好，当前AI工具可在实施过程中同步完成数据集清洗、分类与增强工作。 “人工智能将取代人类工作” 误区二 制造业团队普遍担忧人工智能会取代人类工作。但实践证明事实恰恰相反：人工智能的价值在于增强人类的判断力，而不是取代人类的判断力。 联合国贸易和发展会议（UNCTAD）2025年报告支持这一观点，指出制造业中的人工智能通常通过自动化“重复性任务”来辅助劳动力，使工人能够专注于更具技能和影响力的职责。同样，世界经济论坛预测到2030年，人工智能将创造超过1100万个新的就业岗位——其中许多岗位将直接支持制造业环境中的智能自动化和数据驱动的优化。3/4 在Epicor，我们始终认为人是制造业的核心。人工智能应该扮演数字助手的角色，助力团队加速决策、减少失误，并将更多时间投入创新、监督和问题解决等高价值工作。我们设计的AI功能能够无缝融入现有工作模式，在不改变岗位职能的前提下，提升可视化水平与洞察力。 归根结底，人工智能的成功应用不仅取决于数据和模型，更取决于使用它们的人。为这些使用者配备合适的工具——并赋予他们运用这些工具的信心——正是制造商释放人工智能真正潜力的关键所在。 “人工智能对我们而言过于昂贵且复杂” 误区三 制造商通常认为人工智能需要巨额投资或组建内部数据科学团队。但低代码平台和嵌入式人工智能工具的最新发展已显著降低了技术门槛。 根据毕马威的一份报告，71%的工业制造企业已从其人工智能计划中获得正向投资回报，凸显了该领域采用人工智能的切实效益。如今许多人工智能模型已预先训练或集成到ERP、MES或自动化平台中，这意味着企业无需从零开始。5 制造商们并没有一开始就着手进行全企业范围的转型，而是通过从小处着手取得成功：先试点一个应用场景，验证投资回报率，再根据结果逐步扩展。这正是关键所在——与企业共同成长的务实创新。 “人工智能只是昙花一现的潮流” 误区四 人们对人工智能的怀疑态度正在迅速消退。制造业领导力委员会最近的一项调查发现，72%的制造商已经在运营中试点或扩大人工智能项目，83%的制造商预计三年内人工智能将成为其商业模式的核心组成部分。 行业巨头正大力投资人工智能，从实时生产调度到自主质量检测，全方位优化生产流程，作为工业4.0的领军者树立行业标杆。 核心要点制造业中人工智能面临的最大障碍并非 技术问题——而是陈旧的观念。启动AI项目无需完美数据、数据科学家团队或巨额预算。AI并非为了取代工作岗位，而是为了帮助员工更高效地工作。它已不再是未来趋势,而是如今正在工厂中创造切实的成果。关键在于从小处着手，聚焦实际问题，逐步推进。现在就行动的制造商正将犹豫转化为动力，并赢得显著的竞争优势。 第三部分： 在制造商能够实现人工智能的价值之前，他们需要建立坚实的数据基础。这首先需要围绕清晰的愿景统一团队目标，然后循序渐进地识别、扩展和完善支撑人工智能的数据。本节将逐步阐述六个关键里程碑——从团队协作开始，最终目标是通过人工智能生成可执行的洞察。 识别与释放数据资产 每个步骤都建立在前一步的基础上，帮助制造商充分挖掘其ERP系统和车间系统中现有数据的全部潜力。 1. 统一团队与文化认知首先阐明人工智能对制造业企业的重要性。从车间一线员工到 定义人工智能驱动计划： 高管层，所有团队成员都应理解人工智能是什么、如何使用以及它将如何惠及运营和个人。这一理念应由高层倡导，并自上而下地贯彻到整个组织。 •召开跨职能会议或全体员工大会，探讨人工智能如何与运营及创新目标相契合•分享预测性维护、视觉检测或实时调度等领域的成功试点案例•及早化解对就业影响的担忧，强调人工智能是赋能而非取代员工的工具 打造实践文化： •要求各部门负责人每季度或每年探索一个人工智能应用机会•制定与人工智能赋能改进相关的全公司目标（例如：减少停机时间、降低废品率）•追踪接受过人工智能相关技能或数字工具培训的员工数量 让AI更具个性化和实用性： 人工智能早已融入团队日常使用的多项技术中——从ERP系统的自动排程，到机器传感器的智能警报，再到车间可视化分析。向员工展示他们如何在工具中与AI互动： •维护日志应用中的预测文本功能 •生产关键绩效指标（KPI）智能仪表盘 •设备仿真的数字孪生技术 2. 建立制造数据源清单团队达成共识后，下一步是识别并评估现有数据资源。许多制造商低估了他们所 拥有的高价值数据量，其中很多数据已经在现有系统中流动。 关键制造数据来源包括： •用于工单、库存和财务的ERP系统 •用于实时生产数据的制造执行系统（MES） •用于监督控制和监测的SCADA系统 •记录设备行为和运行状态的PLC历史数据库 •质量检验记录和测试日志 •维护日志和CMMS系统 •来自机器和质量检测仪器的物联网传感器数据 •供应商绩效数据 •产品生命周期和物料清单（BOM）系统 •商业智能仪表盘 •人力资源和培训系统 3. 突破传统数据源的局限 5. 准备人工智能建模与分析 ERP数据提供了可靠的基础，但真正的力量来自于跨系统数据整合。领先的制造商正通过多种方式丰富AI模型： 为使数据具备人工智能应用条件，请采取以下实用步骤： •将数据导出并集中存储于通用平台或数据湖•定义每个数据集的所有权，包括访问权限、更新权限及隐私规则•使用人工智能工具辅助进行数据清洗、去重与增强•借助合作伙伴与供应商加速数据准备工作 •来自扭矩传感器和主轴振动监测器的物联网信号 •来自自动化视觉检测站的数字图像 •追踪生产运行期间环境状况的SCADA日志 •来自设施管理系统的能源使用数据 6. 克服初期挑战投资人工智能可能面临挑战，尤其在初期阶段。这些挑战是采用新技术和新流程 这些非传统的数据流有助于构建更全面、实时的运营视图，从而实现更高影响力的AI应用场景，例如异常检测、预测质量和机器参数的自主调整。 的必然过程。然而，潜在回报远超初期障碍。最新研究表明，全球三分之一的企业计划在2025年为人工智能投入大量预算，其中专注于特定人工智能项目的公司预计将获得2.1倍于分散投入多项目的回报率6。 4. 克服数据质量问题担心您的数据不够“干净”？您并不孤单。众多制造商都对标签缺失、字段不一致 或数据孤岛等问题表示担忧。 这些数据凸显了企业对人工智能技术的重视与信心。通过释放现有数据资产的价值，并让团队围绕人工智能计划形成共识，您可在制造业中为人工智能的成功奠定坚实基础。重要的