對于許多制造商而言，數(shù)字化轉型的努力正在產生切實的成果，包括運營效率，縮短的上市時間以及更好地滿足不斷發(fā)展的客戶期望的能力。但是，據(jù)Forrester稱，多達93%的公司同意創(chuàng)新技術對于實現(xiàn)其數(shù)字化轉型目標必不可少。

例如，一個組織理解和有效利用人工智能(AI)的能力已經成為關鍵的區(qū)別因素。

根據(jù)Cognizant最近的一份報告“投資AI：沿著數(shù)字成熟度曲線前進”，AI在使企業(yè)能夠以當今當今全球環(huán)境成功所需的規(guī)模和精度來流轉數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著至關重要的作用。在UAI的信號本身從數(shù)據(jù)收集階段的焦點偏移，包括像物聯(lián)網(IOT)生成數(shù)據(jù)的舉措，以數(shù)據(jù)洞察階段(即，AI)。甚至沒有一半的初學者公司認為他們將在未來三年內實現(xiàn)AI成熟，而如今一半的領導者已經做到了。

擴大數(shù)字鴻溝

Cognizant高級副總裁兼AI Bret Greenstein全球負責人表示，也許最大的驚喜是在考慮領導者和初學者的當前和未來投資時浮出水面。

他說：“事實證明，領導者不僅現(xiàn)在投資更多，而且還在加速投資，這比初學者3年和5年要多。”“這意味著，數(shù)字鴻溝將為那些正在進行中并正在加速其轉型旅程的人們而擴大。鑒于基于AI的數(shù)字化轉型所需的技術和業(yè)務技能，一些公司將永遠無法追趕。這比過去遷移到網絡/移動設備時看到的影響要大，因為在這里，公司有足夠的空間成為“快速追隨者”。”

縮小差距

有效地彌合鴻溝意味著組織需要采用進化的AI策略，以獲得能夠推動業(yè)務發(fā)展的預測性和規(guī)范性分析。使數(shù)據(jù)和AI能夠擴展到報告和數(shù)據(jù)倉庫技術所無法達到的極限是至關重要的。

研究結果顯示，人工智能對當今制造商影響最大的地方在于，它具有超越人工智能的能力，可以改善主要任務的自動化，從而最終擴展組織的建模和仿真能力。“建模和仿真共同提供了進化計算的能力。使用大量的業(yè)務并行模擬和可能的決策，組織可以找到可能的最佳結果。通過從這些模擬中進行學習(同時進行模擬)，他們可以比任何其他方法更快，更經濟地發(fā)現(xiàn)最佳結果。”

Greenstein解釋說，當然，成熟的AI部署仍然是例外，而不是整個行業(yè)的規(guī)則。他說：“如今，大多數(shù)AI項目都是數(shù)據(jù)項目，多達90%的工作需要訪問并準備用于AI的數(shù)據(jù)。”為了扭轉局面并看到AI帶來的最大影響，企業(yè)應該磨練其策略并建立堅實的數(shù)據(jù)基礎，保持以人為本的方法，并發(fā)展其治理結構。通過掌握這些基礎知識，組織將能夠利用AI的創(chuàng)造力來設計更好的產品，增強個性化，簡化和自動化操作，改善成本控制并降低總體風險，最終將所有這些結合起來以提供最佳的業(yè)務成果。”

格林斯坦對《工業(yè)周刊》表示：“人工智能和數(shù)據(jù)轉換的真相在于，開始著手于業(yè)務，技術和人員的學習過程，這有助于確定其適用的更多領域，進而進一步提高技能，”他說。“有些公司提到他們起步很早，但是在實現(xiàn)價值方面卻遇到了困難，因此采用速度變慢，使他們處于初學者類別。在這些情況下，我們看到那些首先將AI和數(shù)據(jù)視為業(yè)務要務的公司在早期項目中取得了最高的成功，從而使他們成為領導者。”