工业智能：制造业的下一个增长机遇

每家制造商都拥有自己的工业智能。有些已被记录成文，有些则存在于经验丰富的工人的头脑中。

设想一位经验丰富的操作员准备在换型后重启产线。机器设置固然重要，但同样重要的是了解某种特定材料的特性、上一班次发生了什么，以及何时应对看似微小的变化进行更仔细的检查。操作规程可以描述流程顺序，但成功的执行取决于来自经验以及组织长期积累的专有知识的判断力。

这种组合就是工业智能：即制造商积累的专有知识、操作实践、生产数据以及对自身业务的理解。

如今的机遇在于，让更多这样的智能在决策发生的任何地方可用，然后将其与制造业的物理世界连接起来。战略目标不是拥有更多的智能体，而是把现有的商业智能转变为盈利增长的引擎。

个人知识可以转化为组织优势

当专业知识只停留在某个人身上、某个系统内或某家工厂里时，其发挥作用的范围是有限的。领导者现在必须思考如何在扩展其覆盖范围的同时，不剥离那些让知识发挥价值的具体情境。

例如，一位评估工艺变更的工程师需要的不仅仅是一份生产记录。他们还需要理解其背后的具体情况：设备配置、质量要求，以及操作员所做的权衡。将这些要素关联起来，可以帮助人们将经验应用到其发源地之外的地方。

当个人知识变得可以广泛获取时，创新就能传播到维修车间、规划办公室、工程团队和生产一线。更多人可以做出贡献，因为更多人可以利用组织所掌握的知识开展工作。

但获取知识只是机遇的一部分。制造业归根结底是物理性的，它依赖于材料、机器和产品。

当智能参与行动

物理 AI 指的是能够在物理世界中感知环境、进行推理并采取行动的系统。通过连接机器与流程，制造商可以更清晰地了解工厂车间的实时状况。智能体随后可以在这些信息的基础上进行推理，识别模式、预测问题并确定最佳行动方案。物理 AI 将商业智能引入物理流程，使机器和系统能够对不断变化的环境做出响应。

设想一个机械臂搬运作业，遇到了到达工位的零件存在差异的情况。视觉系统可以帮助评估零件的位置。由材料和任务信息驱动的模型可以帮助确定合适的动作。互联的控制系统随后可以在经过验证的限度内执行调整。其价值不仅仅是看到差异，更在于做出恰当的响应。

同样的原则也适用于质量运营。当 丰田产业 将此前分散的涂装车间数据连接起来后，工程和运营团队便获得了理解缺陷成因所需的背景信息。该公司报告称，分析周期从五天缩短到不足四小时，其试点项目将相关涂装缺陷减少了约25%。突破并不只是识别出另一个信号，而是帮助人们理解缺陷为何发生，并在结果尘埃落定之前做出响应。

这正是工业智能变得不可或缺的场景。数据可以揭示正在发生什么，而工业智能提供的是应该发生什么、哪些约束不可突破、以及何时需要人类判断来应对不确定性的背景。

仿真提供了一种在将拟议操作应用于设备之前进行检验的途径。制造商可以在数字环境中探索某项变更可能如何影响流程。这并不能免除物理验证的必要，但它创造了学习空间，而不必把生产线当作第一个实验品。

因此，负责任的部署始于运营纪律。领导者需要建立明确的权限（即哪些系统可以更改）、与设备的可靠连接、清晰的安全边界，以及决策与操作的记录。人们必须能够识别不确定性、进行干预，并使设备进入安全状态。信任建立在这些实际安排之上，而非仅仅依赖对模型的信心。

更强的机器，更强的人

制造业长期以来一直是人类智慧与日益强大的工具的结合。物理 AI 延续了这种关系。智能设备可以承担合适的重复性或高体力消耗任务，而智能体辅助的运营可以帮助人们应对信息密集型决策和不断变化的环境。

目标不是让机器更聪明，而是看看当知识得以流动、智能得以行动、抱负有更多空间变为现实时，人们能创造出什么。

罗克韦尔自动化 说明了这一点。在其新加坡工厂，技术人员使用一种维护副驾驶，它结合了制造数据、机器手册以及从经验丰富的工人那里捕获的知识。该系统将新工人学习如何对数百台机器进行故障排除所需的时间从九个月缩短到三个月。工程师可以在确定变更之前探索更多流程方案。操作员可以帮助改进系统的响应，而不是反复处理同一个异常。

这种进步既需要对设备的投资，也需要对人的投资：培训、学习时间，以及在塑造系统运作方式中扮演有意义的角色。机器变得更强，人才能变得更强。

工业智能是可持续增长的答案

工业智能将制造商所知的一切连接起来：员工的经验、运营中的信号，以及长期积累的经验教训。物理 AI 让这种智能得以在物理世界中行动，将知识转化为决策，将决策转化为行动。

行业面临的下一个挑战不仅仅是生产更多，而是在增长的同时不让复杂性以同样的速度增加。智能可以帮助制造商把经验转化为可扩展的能力——提升生产力、加速创新、扩大产能，并让人们能够解决以前难以应对的问题。

行业的下一个前沿不是更智能的机器或更自动化的工厂，而是能够持续学习、适应并行动的企业。机遇在于把嵌入在每个运营环节中的智能转化为推动增长的复合优势。

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本文内容由 Microsoft 制作，并非由 MIT Technology Review 编辑团队撰写。