【嘉伦原创】数智时代下制造业企业相关应对策略
一、数智化时代下企业发展机遇
1.生产效率与成本优化
AI可优化企业标准化任务流程并为其提供多样选择，诸如完成数据录入、数据对比、客服响应等任务。制造业企业在生产经营过程中采用AI可以实现对相关过程的智能管理，借助AI驱动智能设备以降低设备故障率，优化产品生产过程，加速企业管理智能化升级。
AI能够帮助企业实施更为智能精准的管理方式，精细化地降低企业成本。制造业企业基于AI智能数据分析和资源消耗数据，制定出更为精准的生产决策，通过流程分析监督，进而实现企业内部生产数据优化提升。
2.决策与创新能力升级
制造业企业借助AI能够实现对海量数据更为精准地分析和运用，利用数据驱动企业精准化决策。相较于传统数据获取展示并进行分析的过程，借助AI技术企业可以获取并分析到海量实时客户行为、市场变动等方面的数据。基于实时变动发展的数据源，制造业企业可以驱动管理决策创新变化。
图1 人工智能制造业应用场景及机会
数据来源：德勤研究，《制造业+人工智能创新应用发展报告》
AI催生个性化定制、无人化服务等新业态，这就影响到企业在所属行业市场的竞争力。AI改变了企业接触到客户的流程和方式，同样客户也会对企业产品创新特点与个性化需求有更高的期待和接触意愿。对于制造业企业而言，客户会通过更为全新的方式面对企业产品和企业服务，并在持续接触过程中呈现给企业流动持续的数据，这就需要企业体现出更高的开放程度。
3. 产业链协同创新与可持续发展
AI能够打通企业上下游数据壁垒，助力行业企业共建协同创新生态圈。AI算法能够优化库存、物流和销售计划，实现全流程智能化管理，推动产业链以更为全新协同方式的发展。AI场景化应用带动了企业上下游信息联动与协作效率的提升，能够降低运营产业链成本并提升对所属市场响应速度。
图2 人工智能在制造业各环节应用情况
数据来源：36氪研究院
AI提高了企业对能源使用效率，优化企业原材料使用流程，促使企业生产材料循环使用和再生创新。基于对企业生产流程与交易流程的智能管理，AI技术为企业绿色生产做出显著贡献，促进企业加入到全球制造业绿色转型，为未来可持续发展带来更多发展可能。
二、制造业企业面临的新挑战
1.数据治理更具复杂性
人工智能会为制造业企业数据质量带来较高程度的管理难题，导致企业数据可用性不足，影响到相关数据管理成效。制造业数据存在格式不统一、标准化程度低、高价值数据丢失等问题，如设备传感器数据与质检图片的非结构化差异。人工智能技术会为企业带来更为多元形式的数据内容，这就加剧了制造业企业对高价值数据的管理难度，进而导致数据整合成本高。
图3 中国人工智能在制造业内应用相关政策
数据来源：360氪研究院整理
同时制造业企业可能会存在管理容量限制或者数据管理流程滞后等问题，可能无法有效应对人工智能技术为企业带来海量多元数据，难以支撑起企业专业模型训练。人工智能对制造业企业内部多个模块数据产生冲击，若制造业企业各系统管理流程较为分散，则跨厂区、跨产品线的数据更难以打通，相关非结构化数据并未得到有效利用，阻碍数据价值释放。
2.企业人才管理面临新问题
人工智能对制造业企业人才管理提出了更高的要求，对熟悉制造流程工艺又能懂得AI算法的复合型人才有了更为迫切的需求。企业需要招聘或培养具备复合型能力的员工，以适应AI应用对工程师管理发展要求，在未来一段时间内企业管理人员成本会受到影响，这就整体增加了企业管理难度。
图4 企业员工认为人工智能对企业的重要性
数据来源：德勤研究
同时AI技术就员工是否能接受更为智能透明的管理决策提出管理要求。传统制造业员工一直以来依靠经验完成决策，对于AI透明化管理的接受程度较低，未必能够积极协同其他部门跟进企业AI技术更新发展进度。现有制造业员工需要较长时间进行学习来提高技能，企业也面临内部培训体系更新问题，这就对企业内部组织管理方式与员工技能培训提出了更高要求。
3.市场竞争格局加速变化
AI加速了制造业行业生态技术迭代，催生更为变化多样的新市场。制造业行业内其他中小企业更容易借助人工智能技术获取科技巨头公司资源，带动企业内研发成本和管理成本降低和变革，催生出适配更为精细场景的新产品。AI公司和制造业企业深度合作交流，带动行业内元素组合多元化变动，可能会为同行业其他制造行业的企业市场发展带来全新的竞争压力。
图5 人工智能在中国制造业应用市场规模
数据来源：德勤研究
同时AI技术能够打破传统行业规模优势，突破传统市场盈利服务观念为制造业企业带来管理冲击。AI技术能够结合情感分析优化用户交互，缩短企业与用户之间传统供应链距离。制造业企业市场同样需要面对新的服务要求，这就为制造业企业响应用户需求，提供有效及时的服务回应带来的发展挑战。
三、数智化时代下制造业企业应对策略
1.构建企业发展双引擎战略
企业需要在战略中构建技术和数据双引擎，强化制造业企业AI技术学习和应用能力，根据相关应用场景变化能及时调整战略方向。首先，制造业企业要明确企业战略中技术与数据双引擎驱动作用，强化企业内部AI技术在更为细化情景下的应用，并参考行业其他企业实践经验发挥AI在企业战略中的驱动作用。其次，制造业企业要在战略中强化与其他前沿科技企业合作，借鉴学习优秀企业经验并利用先进技术资源降低研发成本，促进所生产管理产品更新迭代。最后，企业要积极探索跨行业联盟合作，积极与其他公司开发流程管理新系统，带动资源共享与效率提升。
2.解决数据痛点驱动技术有效落地
制造业企业要注意解决数据与管理痛点以驱动AI技术有效落地，解决内部各个平台数据协作、部署实施数据分析情景、引入AI预测性维护等企业实际应用场景面临难题。首先，企业要注重整合构建内部各环节数据交互平台，解决数据流动交互所遇阻碍问题，促进企业数据迭代更新、安全合规等问题的解决。其次，企业要注重部署自动化营销、智能客服等精细化场景，创建企业内更为精细多元的AI落地场景，丰富AI技术对企业管理问题的精细化解决实践。最后，企业要注重应用发挥AI智能预测作用，结合实际生产与营销管理情况进行预测性维护，提高相关数据的应用效率与能力。
3.培养建立复合型人才团队
企业要注重培养组建复合型人才团队以更好应对未来AI技术应用情景对人才的需求，注重提升员工技能水平、快速响应企业业务需求能力以及未来长期发展规划。首先，企业要对目前员工素养现状与未来发展需求进行分析，定制化培训员工技能以适配未来AI战略部署需求。其次，企业要注重探索应用更为灵活用工的人力模式，AI技术带来多模块合作挑战，制造业企业内部各模块复杂多变，更需要灵活智能的人员协作管理方式以应对新变化。最后，制造业企业要关注到管理者长远视野的培养和规划，提高管理层人员对AI技术的敏锐感和关注度，从而带动管理层面认知的升级。
4.重视防控新型合规安全性挑战
AI技术给企业带来更为智能化的数据管理方式时，也带来更为多样复杂的安全性挑战。制造业企业要重视应对新型安全性问题，保障未来企业AI应用的合法性和安全性。首先，企业要注重数据隐私的维护，强化AI数据中多种形态复杂的数据保护能力，建立数据脱敏和权限管控体系，避免敏感信息泄露。其次，企业要关注到相关法律规定更新与变动，积极接触学习AI监管、数据权限、AI技术运用等政策法规内容，避免制造业企业陷入到合规性纠纷中。最后，企业要注重算法伦理与公平性治理，建立多模型对比选择机制，并通过有效监管复核措施保证相关智能场景决策的公平性。
5.注重差异化创新以可持续发展
AI技术对各行业都产生冲击，制造业企业同样要根据产业特征进行差异化创新来带动企业未来可持续发展。首先，企业要重视AI技术对产品服务创新性的驱动作用，借助AI技术生成个性化内容，满足细分市场需求。其次，企业要建立可持续技术迭代响应机制，实时监督关注企业技术动态，同时根据实施反应快速进行调整实施路线。最后，制造业企业要关注到借助AI力量推动可持续发展，识别关注目前创新性议题，智能化解决未来低碳节能、循环利用、优化生产环节等多方面的发展议题。
四、总结
面对人工智能技术对制造业企业发展带来的多方位影响，企业要积极把握AI技术带来的机会，同时主动迎接新挑战。制造业企业需以“技术+数据”为双引擎，通过战略前瞻性布局、驱动智能数据落地、组织敏捷化改造、风险合规安全性管理以及可持续创新发展，在AI时代实现降本增效与创新突破。
