製造業的目標和挑戰

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製造流程牽涉到需要精確度、協調和安全性的複雜實體工作。 此外，製造系統通常面臨需要適應性和復原能力的動態和不確定環境。 為了解決這些問題，AI 可以啟用更大的整合、減少摩擦，以及簡化整個製造價值鏈的程序。 遵循並開發此前提，本單元會探索製造業中 AI 的目標和挑戰。

目標

當製造公司實作 AI 解決方案時，他們預期會解決這些商務問題。

• 平衡生產的人力和技術層面:大多數工廠都依賴員工和機器人合作。 勞動力老齡化以及隨之而來制度知識缺失正在破壞這種平衡，46% 的一線員工表示，勞動力短缺使他們難以完成工作。¹ AI 可以藉由增強員工的技能和能力來找到平衡，同時也可以自動化和簡化重複或危險的工作。
• 提升工人安全:AI 解決方案可讓公司防止事故並監視健康情況。 藉由使用 AI，製造商可以為其員工建立更安全的環境。
• 自動化並簡化:製造業預期 AI 自動化可簡化工作、減少錯誤並提高效率。
• 分析資料以建立價值:AI 可協助收集和分析各種產業來源的資料，例如感測器、機器、客戶和供應商。 其目的是創造價值，並最佳化決策。
• 確保流程和整合:工廠的工作流程十分緊湊，必須完美地同步處理，才能將生產力最佳化。 AI 可藉由協調製造週期的每個階段 (從設計到傳遞) 的程序，協助完成這項工作。
• 最小化能源成本:AI 可讓製造商監視及最佳化能源消耗。 此使用案例可讓工廠減少其碳足跡並節省費用。
• 設計多後置來源策略:製造商需要與數家供應商合作，以多樣化其供應鏈。 這項工作涉及考量成本、品質、速度和風險之間的取捨。 AI 解決方案可協助您處理這項資訊，以做出最佳決策。
• 遵守環境法規:隨著環境法規越來越嚴格，製造商可以使用 AI 解決方案來避免罰款、提升其聲譽，並促進永續性。

挑戰

製造業中的 AI 解決方案的第一組挑戰涉及 資料策展和管理 方面的困難。

• 利基客戶或資料類型:傳統 AI 模型的運作方式是尋找大量資料中的模式。 因此，它難以在沒有足夠的資料或標準化的情況下，處理利基客戶或資料類型。 在這些情況下，重複使用預先定型的大型語言模型 (LLM) 可能更有效率，例如 Azure OpenAI 服務中包含的模型。
• 唯一檔案類型和實體文件:製造商通常會使用較高比例的唯一檔案類型進行作業，例如 .cad 檔案，或簽署合約等實體文件。 AI 系統不會直接內嵌這些文件，因此您必須加以轉換。
• 限制原則:有時候，取得所需資訊和工具的存取權並不簡單。 您可能需要瀏覽複雜的資料保護原則和存取權需求。 此外，工會和立法可能會限制在特定環境中的 AI 使用。
• 內部機密資訊:其他時候，您自己的組織會要求您特別小心處理特定資訊。 例如，製造價格資訊或設計文件為高敏感性資訊，您必須防止未經授權者洩露或濫用這些資訊。
• 資料基礎結構不足:AI 解決方案通常會因為依賴複雜且繁瑣的知識存放庫而遭到封鎖。 22% 的製造商無法調整其 AI 解決方案，因為他們沒有處理和分析資料所需的工具。²
• 無法取得可採取動作的深入解析:最後，大多數製造商在實作企業資源規劃 (ERP) 工具後，難以取得所需的項目。 只有 17% 的製造業領導者聲稱在這項工作中取得成功。³ 通常，此問題是因為公司缺乏讓這些工具可完全作業的技術和組織需求。

然而，製造商 與客戶的關係 也可能會帶來其他挑戰。

• 對小型、傳統客戶的過度依賴:許多小型、家族擁有的獨立公司沒有 IT 部門，而且在技術方面也不成熟。 過分依賴這些客戶的企業對企業 (B2B) 製造公司可能難以從這些客戶取得寶貴的資料。
• 通貨膨脹:它極大地壓縮了經濟利潤，以至於難以找到實作 AI 系統的資源，或說服客戶支付所需的投資。
• 提高顧客對服務和產品的期望:媒體最近針對生成式 AI 和類似的技術進行了炒作。 它們確實強大，可以為您的業務帶來改變。 不過，用戶端通常對 AI 提供的解決方案可提供的內容抱有不切實際的期望。 有時需要教學方法，才能將客戶導向更現實的 AI 案例。

接下來，讓我們來探索公司最常見的 AI 提供的製造使用案例，以供您的公司達成這些目標。