谷歌制定了一个课程来处理制造业中的人工智能成绩

人工智能和机器学习有能够改变每个行业——谷歌将目光投向制造业

谷歌制定了一个课程来处理制造业中的人工智能成绩

Harris Poll 代表Google Cloud停止的一项调查发现，大盛行正在推进人工智能 (AI) 的采用。对 1,154 名制造业高管的全球调查发现，66% 的制造商每天都在运用人工智能。
该技术被用于协助业务延续性 (38%) 并协助提高员工效率 (38%)。超过三分之一 (34%) 的受访制造商以为人工智能和机器学习 (ML)的日常运用对员工有协助。
谷歌的研讨发现，质量控制和供应链优化是人工智能在制造业中的两个次要运用范畴。在质量控制类别中，39% 的受访制造商在日常运营中运用人工智能停止质量检查，35% 用于产品和/或消费线质量检查。在供应链优化类别中，研讨发现制造商正在运用人工智能停止供应链管理 (36%)、风险管理 (36%) 和库存管理 (34%)。
往年 4 月，西门子表示已末尾与谷歌合作开发人工智能运用程序以支持制造。经过将谷歌云的数据云和 AI/ML 功能与西门子的数字工业工厂自动化产品组合相结合，西门子表示可以为制造商提供协调工厂数据的才能。这使他们可以运转基于云的机器学习和 AI 模型，然后可以将其部署为网络边缘的算法。
在讨论调查结果时，谷歌云制造和工业董事总经理 Dominik Wee 说：“许多客户不只对购买技术感兴味，而且对如何处理业务成绩感兴味。”
Google 的制造和工业部门的重点是经过辨认业务成绩来协助制造商改善运营。方法，如精益消费和六西格玛整个制造业得到广泛部署。Wee 置信人工智能也将成为主流计划，但首先要克制应战。“人工智能正处于成为主流的边缘，”他说。“很多公司都做过飞行员，但大多数公司都很难从飞行员过渡到生活。”
在尝试将试点发展为大规模推出基于人工智能的计划时，制造商面临着许多应战。Wee 说，首先是大量的遗留技术，特别是在车间。随着工夫的推移，制造商获得了大量设备，并且通常采取分散的方式在世界各地运营工厂。
除了制造业中高度异构的环境之外，Wee 说：“在一个地方获取数据很困难。这更难，由于数据存储在不同的系统中——有些甚至能够没有衔接。即便可以整理，制造商照旧必须了解他们的数据。”
另一个在许多行业中普遍存在的应战是人才缺口。这是谷歌以为提供技术和服务的另一个范畴。“许多在制造业工作的人都没有接受过部署人工智能的培训，”Wee 补充道。“我们正在使这项技术更易于运用，我们正在努力提高人们的技能。”
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