工业制造业人工智能的重塑演变。

多年来，我们一直在听到和阅读明年将如何成为人工智能的突破之年。在某种程度上，这总是正确的——标志着人工智能优化传统业务运营和更好地简化工作的能力有了新的提高。近年来，年复一年的改进进一步改进了人工智能，以提供更合适的应用程序，以促进特定用例中的新价值。工业人工智能是这一现象的最新迭代，它将人工智能的处理应用于制造业世界的专业应用，以快速经历深刻的数字转型。

正如2020年和2021年标志着人工智能的新演变一样，预计2022年将见证工业人工智能如何利用人工智能在制造业的应用来解决当今的问题，为其组织和工作方式创造新的增值水平。经过两年的普及和经济不确定性，我们可以预计工业人工智能将在2022年重塑以下四种方式。

1)代际劳动力的变化将加速知识自动化。

所有行业的劳动力都在经历重大的结构性变化。尤其是在工业部门。老员工正在达到退休年龄，大辞职正在影响很多行业的员工。仅仅用刚从学校毕业的新员工来填补劳动缺口是不可能的。通常，这些刚毕业的学生在学校学到的技术和概念与工厂实际运行的许多组织的工作流程和系统不匹配。

所有这些都将促进2022年知识自动化技术和流程的重大加速发展。通过保存历史领域的知识，自动化知识共享和智能应用可以广泛访问团队，消除离职员工和新员工之间的技能差距。这有双重好处，也可以作为招聘工具；知识自动化越简单，就越能为员工提供成功所需的工具，对潜在员工的吸引力就越大。

2)工业数据科学家的出现促进了工业人工智能战略的发展。

工业劳动力的替代将刺激另一个趋势：工业数据科学家的广泛出现，成为新技术（如工业人工智能）的核心人物，同样重要的是部署和最大化这些技术的所有潜力。

尽管84%的关键行业决策者接受了工业人工智能战略以促进竞争优势的必要性，但98%的人承认，如果没有战略，可能会给他们的业务带来挑战——到目前为止，只有35%的人实际上部署了这样的策略。一方面是传统数据科学，另一方面是独特的领域专业知识。工业数据科学家将在促进工业人工智能战略的创建和部署中发挥关键作用。

3)人工智能投资从通用模型转向更准确的工业人工智能。

2022年将见证人工智能的成熟，进入工业人工智能的全面发展，逐步发展到具有特定时间价值的现实世界产品部署。为了实现这一目标，我们将看到更多的工业组织有意识地从投资一般人工智能模型转向更合适的目的和更准确的工业人工智能应用，以帮助他们实现盈利能力和可持续性目标。这意味着人工智能模型应该从大量工厂数据培训的人工智能模型转变为更具体的工业人工智能模型，利用该领域的专业知识，通过深入分析和机器学习来解释和预测。工业数据将在整个资产生命周期中转化为真实的业务结果。

这一变化将带来双重好处，即促进围绕工业人工智能建立的类似最佳新联盟。过去，合作伙伴关系非常以技术为中心，由服务或大型供应商驱动。工业人工智能的更专业化将需要更多的解决方案提供商来收集他们独立和定制的专业知识。这不仅有助于从更通用的人工智能项目中发展合作伙伴关系，而且更注重实现价值的合作伙伴关系，而不是自己的方法，这比以往任何时候都更有利于减少人工智能使用的障碍。

4)高管所有权和文化变革将加快工业人工智能的部署。

随着工业组织扩大其在企业范围内的工业人工智能战略和应用部署，高管所有权和对文化变革的投资对数字化转型的好处至关重要。像首席数字官（CDO）这样的数字高管对克服这些障碍至关重要。CDO将通过其组织在引领数字化转型和工业人工智能方面发挥独特作用，弥合遗留系统与新技术的差距，促进跨岛合作，从海量数据收集转向战略工业数据管理。所有这些责任对于确保工业组织能够实施数字化转型计划非常重要。该计划可以更广泛地使用工业人工智能应用程序，并围绕其制定战略。

随着工业企业从规划2022年路线图向实际实施愿景的转变，工业人工智能成为该战略的关键组成部分至关重要。随着劳动力的代际趋势，人工智能项目的作用越来越大，围绕数字化转型的文化变革只会继续快速发展。假装否则只会让你陷入困境。在新的一年里保持竞争力意味着通过知识自动化、工业数据科学家和工业人工智能应用程序来拥抱和利用这些变化。

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