人工智能和机器学习已经为黄金时间做好了准备，并且现在已经由工业物联网支持，为制造商和工业设备制造商提供了利用丰富信息流的潜力，以进行从提高视觉检查的一致性和质量到获得对操作的关键见解的一切工作。

人工智能已经成为一个流行词汇，并包含各种各样的寄望和承诺。但实践中人们却常常发现它十分棘手，在现实运用中难以达到预期目标。这使得许多业内人士对人工智能心存疑虑。

事实是，许多企业需要数年的时间才能认识到人工智能和机器学习的真正潜力，但现在需要为人工智能驱动的未来打下基础。事实上，如果企业开始采用人工智能战略，那么可能在行业竞争中领先一步。所以在企业开始使用人工智能和机器学习时，需要考虑五个要点。

提出正确的问题

当涉及到面向未来的数据策略时，企业需要考虑四件事：组织内部有哪些可用数据?需要从外部获取哪些数据来推动差异化?企业的数据是否可用机器学习和人工智能随时可用的方式提供?也许是最重要的一点：在哪里可以提高业务技能?采用数据科学和人工智能技术需要什么，以及IT部门可以管理什么?这些问题的答案应作为企业策略的基础。

采用多年使用的方法

人工智能/机器学习的成功实施并非一蹴而就。明智的企业对数据获取和策略采用了多年使用的方法，重点是编译来自不同来源和孤岛的数据(通常围绕卓越中心建立)，并通过适当的技术和人员来奠定基础。同时，这些组织希望借助AWS、Microsoft等公司的基于云计算的产品来创建中间数据存储，以随着策略的发展而支持各种用例。

创新，有的放矢

成功的人工智能和机器学习计划的关键是找到合适的合作伙伴，并采用经过验证的解决方案。一种较好的方法就是从已经成功采用人工智能的其他领域中借鉴经验。例如，有些B2C公司已经开始使用人工智能来跟踪客户的兴趣和需求。这个过程尚处于起步阶段，但它证明了人工智能/机器学习技术对工业环境的吸引力。例如，通过对控件和制造设备进行预测性资产分析，然后将这些知识推广到制造环境中，将可以为流程设计带来重大创新。

人工智能和机器学习可以通过对机器操作分析提供详细、实时的业务洞察，这种新的手段能发现新的洞见，这是在缺乏统一数据的条件下无法实现的。

如今，人工智能和机器学习在制造业中变得越来越受欢迎，一些高级运营分析通常都采用人工智能技术。许多企业正在采用这些技术并将其应用到运营支出分析中，以了解在何处可以节省成本。所有企业都希望尽可能节约支出，而人工智能让这一切成为可能。这些企业通常会积极继续投资更多数字化技术。成功部署人工智能或机器学习技术可以显著降低运营支出，并进一步推动整个企业的数字化转型。

缩小技能差距

不论技术水平如何，对于数据工作者的需求都越来越大，他们需要更多地处理数据，并且企业需要寻找提高技能的方法，以可理解和透明的方式构建模型，并弥合整个组织的技能差距。由于人工智能数据设计需要“数据说话”来帮助构建工作流程，因此组织必须实施诸如增强分析之类的技术，以使数据准备、洞察发现和数据科学(即autoML)自动化，同时与人工智能知识较少的工作人员进行通信。

建立多学科团队

由人工智能专家、数据科学家和业务分析师组成的多元化团队提出一种更全面的人工智能/机器学习建模方法，因为整个项目包括数据收集过程，一直到数据挖掘活动、机器学习和  自动化 。那些能够参与数据收集、处理和培训的人员将能够优化他们对组织的贡献，并提高他们个人或公司实现目标的能力。

人工智能、机器学习和预测性维护技术使在生产线中建立新的连接成为可能，从而可以针对未来的运营提供新的洞见和建议。

现在正是企业利用这项创新技术提高整个生产周期透明度的大好时机--开发新的方法来增加产能，加快产品产出速度，并削减运营成本和资本支出。这是一个充满机遇的时刻。