对于工业设备制造商来说，取得成功从未像现在这样具有挑战性。如今，它们不仅要面对宏观经济的波动、对产品作为服务的需求的转变以及越来越大的创新压力，还必须找到新的增长方式。利用人工智能(AI)的力量就是其中之一。
人工智能正迅速成为包括工业设备行业在内的各个商业部门增长的燃料。正确结合人工智能技术——包括机器、深度学习和分析等一系列数字进步——可以帮助企业以前所未有的速度和规模运营，降低成本并增强客户体验，从而实现增长。埃森哲咨询公司研究到2035年，人工智能将为制造业增加约3.7万亿美元。
然而，尽管接受调查的整车厂表示，它们计划在未来三年大力投资人工智能技术，但到目前为止，许多整车厂都落后于金融服务、零售、媒体和医疗保健等其他行业的企业，而这些企业已经制定了成功的人工智能计划。原始设备制造商的犹豫可能会使他们无法充分认识到人工智能的价值，因为快速发展的全球跨行业公司已经在抢购所需的人工智能人才、专利和初创企业，否则这些企业可能会帮助工业设备制造商成为市场领导者。
一些领先的原始设备制造商正在通过现实应用向该行业展示人工智能的好处。通常情况下，这些应用是在整个价值链中进行的，在电气和重型设备、汽车供应商零部件和耐用消费品等领域。但是，尽管这些都是积极的进展，但仍将取决于落后于竞争对手的公司加快他们的人工智能努力，以赢得胜利。
积极追求人工智能的公司面临的主要挑战将是实现互操作性。这意味着在AI和组织的IT基础设施之间创建无缝集成，形成最佳的工人-机器和生态系统伙伴协作，并调整组织的能力以适应产品即服务的业务模型。
优化的人工智能
整车厂将需要在价值链的关键领域开发新的操作能力，以最大限度地利用人工智能。
- 采购和人才:OEM供应商的战略将需要更加以技术为中心——获取远程信息处理、车载软件、无线连接和分析提供商的帮助。除了生产工程师，还需要增加更多的数字专家和数据工程师——在这些技术资源短缺的情况下，这是一个重大挑战。
- 设计和制造:这些领域需要开发机器和深度学习背后的核心算法，以及创建嵌入人工智能的产品。一般来说，还需要更复杂的设计过程和复杂的原型。将从支持人工智能的产品中获取的数据通过研发反馈到一个持续的反馈循环中，将有助于改进产品开发过程。随着基于人工智能的机器人和机器改变工业运营，制造业劳动力将需要重新培训，以便与它们协作，而遗留的机器和设备将需要改进解决方案。
- 产品即服务功能:将智能的、连接的产品功能利用到服务中将需要构建新的功能。解决方案配置、定价和报价将需要开发，以支持这些服务将提供的多种定制选项。销售人员必须牢记客户的使用情况，并在服务生命周期中不断改变解决方案。此外，为服务模式量身定制的担保和授权系统也将是必要的。还需要能够分析客户持续服务需求的信息技术基础设施支持。
- 销售和市场营销:埃森哲认为，随着企业从产品转向服务，市场营销的作用将变得极其重要。从销售产品的思维模式转变为推广人工智能驱动的智能销售解决方案将是至关重要的。需要制定识别和培训工业设备经销商的新方法，其中包括更加重视提高销售和营销人员的技术技能。营销信息也需要更多地关注智能数字和支持人工智能的功能，而不是工程等传统领域。
- 售后服务:整个现场部队将需要嵌入到客户的操作中，更多地亲自动手，以在客户意识到问题之前解决问题为目标。
认识到可能性
在认识到人工智能的潜力方面，工业设备制造商仅仅触及了皮毛。那些做到这一点的公司将有机会在市场上领先，成为埃森哲所说的那样行业X.0能够充分利用新技术价值的商业组织。
> >布莱恩•欧文brian.irwin@accenture.com他是埃森哲(Accenture)北美工业部董事总经理。埃里克·谢弗eric.schaeffer@accenture.com他是埃森哲高级董事总经理兼工业和产品行业X.0咨询主管。
