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來源： 199IT互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心

概要：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的精髓

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的精髓。雖然這個(gè)概念已經(jīng)可存在五十多年了，但是，最近才開始應(yīng)用于工業(yè)。根據(jù)麥肯錫全球研究所（MGI）的報(bào)告，在德國(guó)，62%的工作崗位已經(jīng)有至少30%的工作實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，與美國(guó)的水平相當(dāng)?；谧匀徽Z言處理或視覺對(duì)象識(shí)別等等技術(shù)的AI實(shí)現(xiàn)這種自動(dòng)化的核心推動(dòng)者。

像德國(guó)這樣的高度發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體，面臨著人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和人口迅速老化等挑戰(zhàn)，因此，需要依靠人工智能的自動(dòng)化來實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值目標(biāo)。預(yù)計(jì)2030年德國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）預(yù)期的1/3取決于生產(chǎn)率的提高。由AI推動(dòng)的自動(dòng)化是提高生產(chǎn)率的重要?jiǎng)恿?，因此，德?guó)成為AI最早的采用者之一。

AI有望提升所有行業(yè)的表現(xiàn)，特別是工業(yè)部門等。AI將推動(dòng)德國(guó)生產(chǎn)率每年提高0.8%到1.4%。

 麥肯錫的報(bào)告選擇了三個(gè)領(lǐng)域的八個(gè)用例，來突出AI在工業(yè)領(lǐng)域的巨大潛力。

產(chǎn)品與服務(wù)：

到2030年，自動(dòng)駕駛汽車預(yù)計(jì)將占全球汽車銷量的10%至15%，一直到2040年自動(dòng)駕駛汽車銷量都將保持兩位數(shù)增速。這些汽車所需的高效、可靠和整合的數(shù)據(jù)處理都將通過AI實(shí)現(xiàn)。

制造業(yè)務(wù)：

AI通過整合來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器、維護(hù)日志和其他外部資源的數(shù)據(jù)，能更好地預(yù)測(cè)和避免機(jī)器故障。資產(chǎn)生產(chǎn)率可提高高達(dá)20%，而整體維護(hù)成本可降低10%。

協(xié)作和環(huán)境感知機(jī)器人通過基于AI的人機(jī)互動(dòng)提高生產(chǎn)力。因此，生產(chǎn)率提高20%是可能的，即使有些工作不是完全自動(dòng)化的。

 通過人工智能提高生產(chǎn)力還將降低廢料率和測(cè)試成本。例如，在半導(dǎo)體行業(yè)，使用AI可以減少高達(dá)30%的損耗。

AI可實(shí)現(xiàn)質(zhì)量檢測(cè)自動(dòng)化。通過采用先進(jìn)的圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行目視檢查和故障檢測(cè)，生產(chǎn)率可提高50%。具體來說，基于AI的視覺檢查可以將缺陷檢測(cè)率提高90%。

業(yè)務(wù)流程：

基于AI的應(yīng)鏈管理大大提高了預(yù)測(cè)的精度；同時(shí)，提高了粒度和優(yōu)化股票補(bǔ)貨。預(yù)測(cè)誤差可減少20%至50%。由產(chǎn)能不足導(dǎo)致的銷售損失可以降低65%，庫(kù)存不足減少20%至50%。

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用有利于實(shí)現(xiàn)高性能研發(fā)項(xiàng)目。預(yù)計(jì)研發(fā)成本將降低10%至15%，上市時(shí)間縮減10%。

業(yè)務(wù)功能自動(dòng)化將改善業(yè)務(wù)流程的質(zhì)量并提高效率。自動(dòng)化率達(dá)到30%是可行的。以IT服務(wù)臺(tái)為例，自動(dòng)化率可達(dá)到90%。

通過麥肯錫的AI洞察和對(duì)成功案例的觀察，為企業(yè)解決AI挑戰(zhàn)提供了五個(gè)有效的建議。

掌握AI的功能，優(yōu)先使用案例，不要忽視經(jīng)濟(jì)學(xué)。沒有商業(yè)案例就沒有創(chuàng)新。

在內(nèi)部開發(fā)核心分析能力，同時(shí)利用第三方資源，尤其是考慮到受過訓(xùn)練的人員很少。

在可能的情況下，存儲(chǔ)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)，并扁平化或非結(jié)構(gòu)化可用數(shù)據(jù)，這是創(chuàng)造價(jià)值的燃料。

利用專業(yè)知識(shí)來提升AI引擎，專業(yè)技術(shù)是推動(dòng)AI充分發(fā)揮潛力的推動(dòng)者。

通過導(dǎo)航、測(cè)試和模擬逐步而快速地采用AI。AI轉(zhuǎn)型不需要大量的前期投資，但靈活性是成功的先決條件。

除了決定將AI部署在哪里，以及如何部署外，人機(jī)合作的開放的企業(yè)文化對(duì)于充分發(fā)揮人工智能的作用至關(guān)重要。信任是成功的人機(jī)合作的關(guān)鍵。雖然人類需要一些時(shí)間來適應(yīng)人工智能。早期采用不僅有助于快速實(shí)現(xiàn)AI的潛力，而且有助于加快企業(yè)實(shí)現(xiàn)全面人工智能。