在为第四次工业革命 (4IR) 做好准备的道路上实施人工智能为制造商提供了前所未有的机遇。 制造灯塔是在其工厂大规模采用 4IR 技术的开拓性企业。
这些行业已经可持续地利用人工智能的能力，使制造业灯塔能够做出预测和决策，从而实现许多竞争、财务和运营优势和效率。
例如，预测性维护已经使资产生产率提高了 20%。 人工智能为制造业提供了如此大的增长空间，是什么阻碍了企业采用工业物联网 (IIoT)？
虽然人工智能技术正在推动制造业革命，但人类智能才是决定成败的最大因素。 越来越多的公司意识到他们将需要更先进的技术、认知、社交和情感技能。 随着业务向 4IR 过渡，如果您的员工能够更好地理解、支持和协作，您的进展将会更快。
Lighthouse 制造商分享了一种变革管理方法，该方法在数字成熟度之旅的各个阶段都包含人力资本。 随着这条道路走向数字化转型，通过以人为本，可以打破常见的障碍，例如沟通不协调、缺乏支持、缺乏关键技能和僵化的公司文化。
沟通失调
许多制造商采用传统的沟通方式，孤岛和管理链无法流畅连接。 但是，在复杂的变更管理流程中需要无缝沟通。
在人工智能驱动的项目中，不同利益相关者群体之间需要交流和分析大量信息。 当这些信息被正确收集和分类时，就会出现每个人都可以看到和理解的广泛的运营视图。
Santhosh Shetty 是一位专门研究制造业人工智能的技术销售工程师，他表示，这种全业务视角可以带来连接孤岛和层级结构的新见解。
“正在发生的情况是，现场、工厂的团队都在各自为政的情况下工作。 他们单独负责特定的流程以及该特定流程的工具，”谢蒂说。 “而实际上，工厂的系统是相互连接的，由多个不同的流程组成。
“我们正在做的事情是让企业能够在单一视图中看到整个工厂，并在单一视图中突出显示工厂的运营制度。 我们可以向客户展示他们在质量良好和质量较差的区域中运营的位置以及他们在该区域运营的持续时间。 这对我们的客户来说很有价值，因为他们以前从未见过以这种整体方式描述的工厂——在一个视图中同时跨越制造工厂和所有互连流程。 一旦每个人都看到了这一点，他们就会突然达成共识并开始谈论可能性。”
缺乏买入
最大限度地提高业务各个层面的支持度会增加项目获得支持并实现目标的可能性。 例如，除了提供指导和资源之外，发起人参与项目的方式也将决定企业群体对项目的重视程度。 从工厂车间到 IT、管理层和最高管理层，每个人都必须看到企业和自身的价值，以及数字化成熟之旅的样子。
人们天生就会抵制变革，特别是如果以前的变革项目表现不佳或失败，据统计，许多人确实如此。
米其林首席数字官 Eric Chaniot 在 2019 年《The Innovator》杂志上发表的一篇文章中表示，该公司在数字化转型方面取得的成功，只有 5% 取决于技术。 剩下的 95% 的成功在于赢得让新环境发挥作用所需的人员的支持。
“没有人会对你说‘不’，”查尼奥特说，“但你可以从他们的眼神中看到他们想说出来。”
成功的人工智能项目的关键可信度因素之一是数据的完整性。 现代数据科学方法为人工智能管道提供了更大的透明度，并提供将原始数据转换为机器学习模型制定优化方案所需的数据的能力。 即使在共享数据之前，向工厂工程师和操作员解释模型使用的推理和方法也可以增强对由此产生的业务见解的信任。
关键技能短缺
对于大多数制造商来说，数字化成熟之路才刚刚开始，但设计和实施数字化成熟度计划所需的人才也才刚刚开始。 人工智能项目需要由数据科学家、商业智能分析师、机器学习工程师和软件架构师组成的多技能团队。 这些角色很复杂，需要多种能力来集成关键技术。
麦肯锡报告称，“制造业高管已经清楚地意识到人才缺口是数字化转型的最大障碍：42% 的工业公司表示，他们已经面临具备 4IR 能力的劳动力短缺问题，只有 32% 的公司感到已为 4IR 做好了准备” 对角色和技能的潜在影响。”
当然，这种短缺使得整个制造业的转型变得更加困难。
您任命的人工智能顾问将拥有处理变革管理问题的经验，特别是数字化转型早期阶段出现的更系统性的挑战。 邀请这些专家分享他们对领先其他制造商在此过程中的变革的看法。
除了能够评估工厂的准备状态之外，他们还将带来知识，帮助指导战略家、项目负责人和利益相关者完成必要的变革的人为方面。
刚性的企业文化
长期以来“旧方法才是正确方法”的信念很难改变，尤其是在制造业。 制造业的特点是传统，而传统是不易改变的文化支柱。
当运营流程变得更加数字化和数据驱动时，工厂的组织动态可能会转向混乱、误解和阻力。
《福布斯》报道称，“数字化转型并非始于技术。 我们看到的是，那些成功并引领转型的公司是那些能够适应其文化的公司。”
您希望看到的变革必须由能够影响行为转变并通过数字化转型提高生产力的领导者设想和实施。
这意味着创造一种文化，让各个级别的个人都知道如何解释数据并据此采取行动。 数据驱动的文化使其成员能够辨别和理解事实、忽视偏见、发现问题并抓住机会。
例如，制造业灯塔的一个特点是强制要求最高层的高管赞助，以确保企业文化发生变化，从而使 4IR 颠覆能够取得成功。
制造变革管理的人员策略
灯塔制造商知道，当通过仔细的变更管理减轻风险时，数字化成熟度的障碍就会消失。 这意味着将组织的人员队伍放在首位和中心位置。
这种方法整合了不同的观点和行为，赋予员工权力，并鼓励通过综合变革和创新持续改进的文化。 然而，至关重要的是首先确定 4IR 技术在多大程度上促进了这一变革，尤其是在连接筒仓和层次结构以形成工厂的整体视图时。
目前，这是大多数不同垂直行业制造商面临的挑战。 与您的 AI 合作伙伴在 4IR 变革项目上密切合作，您更有可能更快地利用 IIoT 的复杂性。
让所有员工一起踏上这段旅程，将更顺利地过渡到人工智能驱动的数字成熟度，这意味着您将花费更少的时间来救火。 这让每个人都关注卓越制造的新时代。
