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Claudio Laterreur
Claudio Laterreur
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制造商忽视AI全部成本：监督、能源和责任问题
制造商越来越多地采用AI来运营车间，但许多制造商并未充分考虑其中涉及的总成本和风险。除了软件和实施成本，隐藏的费用还包括审查AI建议所需的人工监督、模型重新验证所需的技术专长，以及日益增加的网络安全和隐私风险。此外，国际能源署强调的AI基础设施的巨大能源消耗，代表着制造商必须在其AI商业案例中考虑的间接但可观的成本。
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AI战略重心从强大转向实用，聚焦商业任务
企业越来越发现，更简单、更专业的AI模型，通常被称为“足够好”的AI，在特定任务上比最强大、最前沿的模型更有效。这些简化的方法在文档处理、IT服务台请求和联络中心请求分类等常规操作中，提供了更好的性能、速度和成本效益。重点正从纯粹的模型能力转向实际应用，其中降低延迟、数据保护和结果可复现性等因素的优先级高于不必要的复杂性。
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过时的数据架构阻碍了制造AI的推广
由于依赖延迟和汇总信息而非实时机器数据的过时数据架构，制造运营正面临“AI就绪差距”。尽管在ERP现代化、工业4.0和AI方面进行了大量投资，但许多AI计划因使用事件发生后才汇总的数据而表现不佳。转向以机器为中心的数据架构，直接从设备捕获连续的运营数据流，对于AI的有效性以及提供关于生产质量、效率和成本的准确见解至关重要。