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SAS:制造业人工智能民主化白皮书(16页).pdf

上传人: 竹** 编号:125008 2023-05-09 16页 8.22MB

1、数字报告 2021 年制造业 人工智能(AI)民主化2 SAS2 3SAS 3制造业 人工智能(AI)民主化4 SAS 5SASSAS 北欧区副总裁兼欧洲、中东和非洲地区制造业执行发起人 Keld Zornig 的高管视角Keld Zornig当今制造业的领导者者们纷纷大力开发全新的高效方法,以实现业务现代化。最近,为应对新冠疫情带来的变化,制造业数字化转型呈加速趋势。企业纷纷尝试使用人工智能和分析技术,将现有大量数据转化为实用见解,以最大限度减少风险、削减成本并创造新收入。人工智能和分析需要兑现它们的承诺。很显然,您投资物联网和数据分析,希望快速获得结果。现在是时候采取行动,从测试和扩展分析

2、模型转向工业流程了。SAS 认为,未来需要实现 AI 民主化。也就是说让技术在组织中广泛使用,并纳入日常运营流程。这可以通过一个集成化的分析平台来实现,在这个平台上,不同角色的人员一起工作。我们的宗旨是用最可靠的分析方法赋能和启发组织。Adriaan Van Horenbeek 分享了他关于分析对企业价值的看法和见解,希望您喜欢。6 SASSAS 西欧地区制造业首席顾问 Adriaan Van Horenbeek 为我们介绍了制造业数字化 转型和分析的重要性。“数字化转型的一个关键支柱是更聪明地利用数据,做出更明智的决策。要做到这一点,需要先进的分 析技术”ADRIAAN VAN HORENB

3、EEKSAS 西欧地区制造业首席顾问S AS 是先进预测分析技术领域的领导者。自 1976 年以来,SAS 利用值得信赖的分析方法、创新软件和服务赋能和启发客户。从机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理(NLP)到预测和优化,他们的人工智能和物联网技术支持多样化环境,并且可扩展满足不断变化的业务需求。SAS 西欧制造业首席顾问 Adriaan Van Horenbeek 认为,在制造业中,先进的分析技术对企业发展至关重要。“大多数公司现在都意识到,数字化转型已经到来。数字化转型的一个关键支柱就是更巧妙地利用数据做出明智决策。而要做到这一点,您需要先进的分析技术。”数字化转型由人、流程和技

4、术驱动。“人们 将需要使用新技术,所以需要培养新的技能,我们需要引导他们。人们的角色可能会发生一些转变。例如生产车间的操作人员,随着操 作借助算法实现自动化,他们的角色将变得 更有战略性。”关于流程,关键在于如何利用人工智能和机器学习的高级分析获取长期价值。他说:“这意味着要知道如何在组织内进行扩展,为此,你需要一个明确的流程。”“我们通常通过一个四步方法 与客户合作。第一步是确定公司潜力,看看在哪些方面利用分析能够创造最大价值。第二步是在几周内创建灯塔项目,因为这可以向组织展示使用分析可以给他们创造的机会和价值。第三步是产业化,也就是说将先进的分析技术整合到日常流程中。第四步是扩展,也就是通

5、过扩展到其他业务部门或业务客户来加速数字化转型。”SASAdriaan Van H 78 SAS接下来,要确保有适合的技术来支持人员和流程。“我们看一下分析的生命周期:获得数据,清理数据,然后分析进行和建模。最后是部署,将分析结果转化为日常决策。只有到了这一步,才能真正获得价值。”“覆盖整个分析生命周期非常重要。”Van Horenbeek 表示,“因为有时我们会发现分析技术只覆盖了某些部分,而且是不同技术的拼凑,这使得用户采用起来更加困难。我们可以帮助客户覆盖整个分析生命周期。”我们采用客户的语言,因为我的团队是工业“我们说客户的语言,并为他们提供全程指导”ADRIAAN VAN HOREN

6、BEEKSAS 西欧地区制造业首席顾问数据分析中人、流程与技术的作用|Adriaan Van Horenbeek|SAS背景,而不是纯粹的数据科学背景。这有助于我们为客户提供全程指导。一切都源于正确的数据制造企业通常会捕获大量数据,但并不一定是正确的数据,或者可能存在空白。这时就立即观看 9SAS需要用到物联网,例如,您可以在生产线上轻松放置无线传感器,来捕捉额外数据,并将数据存储在云环境中。Van Horenbeek 补充说:“然而,虽然物联网的数据捕获功能非常强大,但这并不能给你带来价值。只有当你应用分析技术分析这些数据并做出明智决策时,才会创造价值。”这对于研发领域尤其有益。Van Ho

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SAS的高管们强调了制造业在数字化转型中采用人工智能(AI)和数据分析技术的重要性。他们提出,为了应对新冠疫情带来的挑战,制造业正加速数字化,企业利用AI和数据技术将大量数据转化为见解,以减少风险、降低成本并创造新收入。SAS认为AI技术需要民主化,以便在组织中广泛使用并成为日常运营的一部分。此外,SAS强调在整个数据分析生命周期内提供可视化界面,使得非专业人士也能轻松使用。公司还强调开放的生态系统和伙伴关系的重要性,他们的平台可以整合开源应用。SAS与多个行业领导者合作,如微软、爱立信等,以确保能够把握创新技术。最后,高管们认为,有效利用数据的公司将会获得显著的竞争优势,而没有推行数字化转型和分析技术的公司可能会在未来几年内衰落甚至倒闭。
"AI如何推动制造业数字化转型?" "数据分析在制造业中的实际应用有哪些?" "制造业如何通过AI实现生产流程的优化?"
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