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人工智能技术随着互联网的不断发展而逐渐被越来越多的企业引入，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，人工智能技术应用需要关注哪些问题。
1、自主化有多重要
毕竟，如果你不考虑机器学习和人工智能，为什么要从生产系统中收集所有这些数据?在许多情况下，企业收集的数据超过了它们的使用能力。数据分析本身并不是目的，一定是用来发现问题、解决问题。而人工智能将在这方面发挥关键和不断扩大的作用。
当然，机器学习可以在清理堆积如山的大数据中发挥重要作用，以识别重要规律，并为业务转型挑选出有价值的见解。但这只是其优势的一部分。真正的价值来自使用人工智能来利用这些见解，真正的应用到你的采购、生产和销售过程中。
比如生产线计划会因资源可用性的变化而自动调整，并在整个供应链中管理这种变化，以避免中断或冲突。随着全球供应链变得越来越复杂，这种由人工智能驱动的智能将在帮助企业在“随需应变/随时应变”的市场竞争中发挥关键作用。
2、AI也分大小
看起来，AI承担巨大责任，对中小型制造企业来说有点遥不可及。
实际上AI也有“大”和“小”之分。大型人工智能使用大量数据(通常在云计算中)，是从全局考虑，跨多个业务线，解决真正复杂的问题。这正是像通用电气这样的全球巨头所做的。
而小型人工智能专注于解决“微问题”，比如弄清楚如何优化一条生产线，同时满足小化人机协同的需求。小人工智能可能更好地处理在内部问题，它是实时的，基于边缘分析，高度可用的系统驱动智能自动化。
当然，有效利用人工智能的一步是让你的基础设施跟上速度。这通常意味着升级你的网络，让信息流动和系统在边缘处理事情。只有到那时，部署传感器来收集数据和分析才有意义。后，这种进步也许会需要雇佣数据科学家来优化你的环境，以充分利用人工智能的优势。
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2025-02-07
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