2022年12月12日，世界经济论坛发布《在制造业中释放人工智能的价值》报告。报告介绍了通过工业人工智能（AI）应用程序在运营绩效、可持续性和劳动力增加方面可以实现的好处，以及阻碍其大规模采用的六大主要障碍，并重点阐述了领先制造商实施的20多个成功的AI应用程序，以及在制造和供应链中实施可扩展AI应用程序的分步方法示例。

报告指出，人工智能（AI）价值链上的公司现在正面临能源危机以及材料和关键部件短缺，尽管它们仍在从新冠疫情的影响中恢复和适应。但影响运营的挑战的复杂性要求我们超越提高生产力的传统方式，以发现下一波价值并应对可持续性和劳动力挑战。人工智能（AI）是行业转型的重要推动力，它开辟了解决业务问题和开启创新的新途径，同时推动了运营绩效、可持续性和包容性。尽管AI应用程序对制造过程的影响是众所周知的，但由于存在许多组织和技术障碍，它们的部署带来的全部机会仍有待发掘。

根据过去四年对跨行业和地区的3000多家公司进行的一项全球调查，越来越多的公司认识到提高其AI能力的业务势在必行：70%的受访者了解人工智能如何产生商业价值；59%的企业制定了AI战略；57%的企业确认正在试验或部署人工智能。尽管存在这些趋势，但只有十分之一的公司认为他们通过人工智能产生了可观的经济利益。报告认为，阻碍人工智能应用在制造业中的采用和扩展的六大主要挑战包括：（1）AI能力与运营需求不匹配；（2）缺乏战略方针和领导沟通；（3）AI与运维交叉点技能不足；（4）数据可用性和数据治理结构的缺失；（5）制造业缺乏可解释的AI模型；（6）跨制造业用例的大量定制工作。

报告提出了在制造业中实施AI的步骤，具体如下：

第0阶段：启动构建基础——战略、数据和劳动力。报告指出，人工智能（AI）是一门新兴学科，旨在创建一个可以增强和扩展人类能力的系统。要在一个行业实施人工智能，需要具备三个基本要素：战略、数据和劳动力。

第1阶段：构思以识别潜在用例并进行预选。报告认为，当企业对以问题为导向的方法产生的潜在用例进行关键的早期分析时，人工智能项目的成功概率最大。在第0阶段完成后，第1阶段可以根据问题解决方案匹配分析对用例进行早期优先级排序。为了发现一组潜在的增值用例，需要一个跨职能团队来分析和定义主要痛点，从而制定解决方案的相关需求。在早期阶段与相关同事和最终用户进行密切沟通和协作，有助于确保开发的解决方案满足他们的需求，并使他们能够逐步适应引入的变化。最终，这将提高部署应用程序使用的接受度。

第2阶段：评估以选择用例并通过差距分析确定优先级。第2阶段侧重于对第1阶段预选的公司特定AI用例的成熟度水平进行更精确评估，以确定当前的现状。第2阶段旨在确定用例是否可以与现有数据集、流程视角、基础架构和文化/思维方式成功集成；并定义一个粗略的解决方案假设，从而确定目标成熟度。通常，现状和目标成熟度水平之间存在差距。为缩小这一差距，必须制定有充分根据的行动建议。只有在处理了所有待办事项并且消除了成熟度级别之间的差距之后，才能进行后续实施。因此，根据评估结果，可以高度准确地说明预期的实施工作。第二阶段的完成进一步缩小或集中于提供相对高附加值的用例，并满足后续实施的必要先决条件

第3阶段：完成所有必需的测试和研究的可行性。第3阶段侧重于业务和技术可行性。除了ROI估算之外，第3阶段的关键要素还包括：（1）数据测试：这确保有足够正确的结构化和标记数据集可用于产生所需的结果。（2）技术侦察：为了检查先前建立的解决方案是否可被开发或购买，建议下一步进行技术侦察。在技术侦察中，分析市场上或处于研发阶段的可用解决方案，同时考虑公司的个人技术堆栈。在最好的情况下，可以直接使用现有解决方案或至少在其基础上构建。（3）能力分析：如果公司需要或希望内部发展，则有必要对员工的技能进行能力分析，以确定外部需要哪些合作伙伴以及内部可以覆盖或建立哪些技能。在第3阶段，解决方案变得越来越具体。如果最终的实施结果偏离了最初的解决方案，则可能需要再次执行第3阶段中的各个步骤。

第4阶段：实施，需要使用敏捷项目管理进行迭代和试点。第4阶段的重点是明确定义实施路线图。工业人工智能应用需要通过迭代对模型进行修改、测试和验证，这需要时间。在开放、协作的环境中使用敏捷的项目管理方法，包括内部和外部团队成员，可以帮助简化流程，确保实施的应用程序满足最终用户的需求，并为创新和共同创造提供空间。仅仅试点一个AI用例来利用现有数据的潜力是不够的。扩展开发的解决方案对成功至关重要。为此，还需要考虑可用数据和相关用例的参数、数据访问、数据治理和安全，以及早期所需的技能。

报告最后强调，通过使用报告中的循序渐进方法，AI可以解决制造业中一些长期存在的问题，并挖掘新的机会，使公司能够提高运营绩效，推动可持续发展议程并赋予员工权力。虽然组织和技术方面的挑战仍然阻碍着AI应用的大规模部署，但优秀的制造商已经将人工智能广泛应用在健康和安全、质量、维护、生产过程、供应链以及资源和能源管理等方面。