大型跨国工业公司正在拥抱人工智能，努力让机器变得更智能，以便在正在进行的数字工业革命中有效竞争。我们时不时地看到这些公司如何在人工智能和工业分析方面进行重大投资，以帮助推动他们的数字化转型。但即使是中小型工业和制造企业也应该考虑人工智能。自律有多重要？毕竟，如果您不考虑机器学习和人工智能，为什么要从生产系统收集所有这些数据呢？在许多情况下，企业收集的数据多于他们可以使用的数据。数据分析本身不是目的，必须用来发现问题和解决问题。人工智能将在这方面发挥关键和不断扩大的作用。当然，机器学习可以在清理堆积如山的大数据方面发挥重要作用，以识别重要模式并为业务转型挑选出有价值的见解。但这只是其优势的一部分。真正的价值来自使用人工智能来利用这些洞察力并将它们实际应用到您的采购、生产和销售流程中。例如，生产线计划会自动调整以适应资源可用性的变化，并在整个供应链中管理这种变化以避免中断或冲突。随着全球供应链变得越来越复杂，这种人工智能驱动的智能将在帮助企业在“按需/永远在线”的市场中竞争中发挥关键作用。AI也分大的和小的。AI似乎肩负着巨大的责任，这对于中小制造企业来说有点遥不可及。其实AI也可以分为“大”和“小”。大规模人工智能使用大量数据（通常在云端），是整体的，跨越多个业务线来解决真正复杂的问题。这正是像通用电气这样的全球巨头正在做的事情。另一方面，小型AI专注于解决“微问题”，例如弄清楚如何优化生产线，同时满足最低限度的人机协作需求。小型人工智能可能更好地处理内部问题，它是实时的，基于边缘分析，高可用系统驱动智能自动化。当然，有效利用AI的第一步是让您的基础设施跟上速度。这通常意味着升级您的网络以允许信息流动和系统在边缘处理事物。只有这样，部署传感器来收集数据和分析才有意义。最终，这种进步可能需要聘请数据科学家来优化您的环境，以充分利用AI。许多工业公司正处于这一过程的开端。鉴于能源、交通、制造和电信等行业数字化转型的需求和速度，在您的业务背景下考虑人工智能是有意义的——即使是从小规模开始。
