讓AI為設備制造商工作 人工智能正在推動包括工業設備在內的許多商業 域的增長。但是，如果OEM希望將該技術應用于其運營能力并優化其競爭優勢，則必須快速學習。
對工業設備制造商來說，實現成功從未像現在這樣具有挑 他們今天不僅面臨宏觀經濟波動，產品對服務的需求不斷變化，以及創新壓力越來越大，他們還必須找到新的發展方式。利用人工智能（AI）的力量就是其中之 。
人工智能正在迅速成為包括工業設備行業在內的各個行業增長的動力。應用人工智能技術的正確組合 - 系列數字技術進步，如機器和深度學習和分析 - 可以幫助公司實現增長，使其能夠以前所未有的速度和規模運營，降低成本并增強客戶體驗。埃森哲 研究 表明，到2035年，人工智能將為制造業增加約3.7萬億美元。
然而，雖然接受調查的原始設備制造商表示他們計劃在未來三年內大力投資人工智能技術，但直到現在，許多企業已經落后于金融服務，零售，媒體和醫療保健等其他行業的公司，這些公司已經成功實施了人工智能計劃。 。原始設備制造商的猶豫可能會阻止他們充分實現人工智能的價值，因為快速發展的 跨行業公司已經搶購了所需的人才，專利和初創企業，否則可能會幫助工業設備制造商成為市場 制造商。
些開創性的原始設備制造商正通過實際應用向該部門展示人工智能的優勢。通常，這些應用正在整個價值鏈和電氣和重型設備，汽車供應商零件和耐用消費品等 域進行。但是，雖然這些都是積 的發展，但是在競爭激烈的公司中，加速人工智能的努力才能獲勝。
積 追求AI的公司面臨的主要挑戰是實現互操作性。這意味著在AI與組織的IT基礎架構之間實現無縫集成，形成 佳的工作者 - 機器和生態系統合作伙伴協作，并調整組織的能力以適應產品即服務業務模型。
優化AI
OEM需要在價值鏈的關鍵 域開發新的運營能力，以充分利用AI。
采購和人才：OEM供應商戰略需要更加以技術為中心 - 借助遠程信息處理，車載軟件，無線連接和分析提供商。除了生產工程師之外，還需要增加更多的數字專 和數據工程師 - 這些技術資源短缺是 項重大挑戰。
設計和制造：這些 域需要開發機器和深度學習的核心算法，以及AI嵌入式產品的創建。通常，還需要更復雜的設計過程和復雜的原型。通過持續反饋循環中的研究和開發，從支持AI的產品中提取捕獲的數據將有助于改進產品開發過程。隨著支持AI的機器人和機器改變工業運營，制造業人員需要重新培訓才能與他們合作，而傳統機器和設備則需要改造解決方案。
產品即服務功能：將智能，互聯產品功能融入服務需要構建新功能。需要開發解決方案配置，定價和報價以支持這些服務將提供的多種定制選項。銷售人員必須牢記客戶使用情況并在服務生命周期內更改解決方案。此外，還需要針對即服務模式量身定制的保修和授權系統。還需要信息技術基礎設施支持，以分析客戶的持續服務需求。
銷售和營銷：埃森哲認為，隨著公司從產品轉向服務，營銷的作用將變得 為重要。從銷售產品的思維方式轉變為推動人工智能驅動的智能銷售解決方案至關重要。需要開發識別和培訓工業設備經銷商的新方法，這包括更加重視銷售和營銷人員的技術提升。營銷信息還需要更多地關注智能數字和支持AI的功能，而不是工程 域等傳統 域。
售后服務：整個現場部隊需要嵌入客戶的運營中，并且需要更多的實踐，以便在客戶意識到之前解決問題。
意識到可能性
工業設備制造商在實現人工智能的潛力方面幾乎沒有觸及表面。那些做過的人將有機會 導市場并成為埃森哲所稱的 行業X.0 企業 - 可以提取新技術全部價值的組織。
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