利用人工智能实现制造业转型

工业人工智能成熟度准备指数

AIMRI简介

人工智能的应用正在迅速改变制造业格局，但许多公司在有效扩展人工智能应用方面面临诸多挑战。数据孤岛、人工智能战略不明确以及员工准备不足等问题阻碍了这一进程。.

工业人工智能成熟度准备指数（AIMRI） AIMRI旨在帮助制造商系统地评估和提升其人工智能能力。AIMRI由INCIT和Detecon联合开发，从20个关键维度评估人工智能准备情况，涵盖战略、治理、数据基础设施以及人工智能在运营、供应链和产品生命周期管理中的应用。.

AIMRI 提供结构化的路线图，用于确定人工智能投资的优先顺序、协调各利益相关方并推动可衡量的改进。通过详细的评估和与最佳实践的基准比较，AIMRI 提供洞察，以加速人工智能的采用并释放竞争优势。.

准备好开启你的人工智能之旅了吗？

利用 AIMRI 评估您的 AI 准备情况，让您的组织为 AI 驱动的成功做好准备。.

人工智能在制造业的潜力

领先企业在人工智能领域的投资与其同行相比如何？

克服制造业人工智能应用挑战

人工智能的应用给制造商带来了诸多重大挑战。一个常见的障碍是缺乏透明度，难以确定关键的改进领域，导致许多企业不确定人工智能能在哪些方面发挥最大价值。人工智能的部署也十分复杂，尤其是在企业需要跨部门协调工作，同时还要管理遗留系统和新兴的人工智能技术时。人工智能系统的复杂性和相互依赖性进一步加剧了集成工作的难度。.

雪上加霜的是，许多人工智能项目未能展现出可衡量的影响。即使试点项目在一个工厂取得成功，由于基础设施不一致和数字化成熟度差异，制造商往往难以将这些解决方案推广到其他工厂。.

工业人工智能成熟度准备指数（AIMRI）旨在帮助克服这些障碍。它始于…… 整体评估从组织、技术和战略层面确保人工智能计划与业务目标保持一致。AIMRI 提供以下服务：结构化基础为了识别能力差距，设置明确的优先事项基于准备情况和投资回报率，并能够基准测试它违反了行业最佳实践。更重要的是，它还增强了利益相关者沟通, 帮助领导团队做出明智的决策，并在人工智能之旅中取得有意义的进展。.

我们的方法

带领
框架

改造和制造工厂

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层级
框架

AIMRI背后的关键概念和工具

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评估
矩阵

首个制造业人工智能自诊断工具

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优先考虑
矩阵

为管理规划设计的定向工具

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AIMRI 如何为您服务？

情报企业作为杠杆

人工智能流程适应

将人工智能融入运营管理、供应链和产品生命周期管理，以优化工作流程、决策制定和效率。.

技术赋能者

技术基础设施与数据管理

集成、连接、安全、存储、可扩展性、计算、人工智能接口、数据沿袭、元数据、数据处理、数据质量、数据多样性、特征工程。.

模型管理

模型可靠性、性能和版本控制。.

组织赋能因素

人工智能战略

数据与人工智能战略、业务支持、资源分配、人工智能产品组合、创新、生态系统协作。.

人工智能组织

领导层参与、变革管理、人工智能文化、知识管理、技能提升。.

符合伦理且生态高效的人工智能

公平、人权、透明度、问责制、社会和环境影响。.

风险与治理

法规遵守、风险管理、合规和治理框架、培训、审计。.

AIMRI的六大关键差异化因素

下一代超越
智能产业就绪指数（SIRI）

从数字化成熟到人工智能驱动的智能，实现与绩效挂钩的飞跃

人工智能特定关注点

对人工智能在战略、组织和运营整合方面的成熟度进行专门评估相互关联的维度

相互关联的维度

第一个框架展示了人工智能维度之间的相互依赖关系以及渐进式的关键绩效指标路线图。

独立且整体的框架

由领先机构开发的综合性20维模型，采用厂商中立的方法

基于证据的成熟度模型

基于证据的评估，通过企业绩效影响关键绩效指标 (EPIK) 进行可验证的证据点和绩效验证

全球基准影响

有助于进行国家人工智能准备情况比较，并为经济可持续性制定政策。

下一代超越智能产业准备度指数（SIRI）

从数字化成熟到人工智能驱动的智能，实现与绩效挂钩的飞跃

独立且整体的框架

由领先机构开发的综合性20维模型，采用厂商中立的方法

人工智能特定关注点

对人工智能在战略、组织和运营整合方面的成熟度进行专门评估相互关联的维度

基于证据的成熟度模型

基于证据的评估，通过企业绩效影响关键绩效指标 (EPIK) 进行可验证的证据点和绩效验证

相互关联的维度

第一个框架展示了人工智能维度之间的相互依赖关系以及渐进式的关键绩效指标路线图。

全球基准影响

有助于进行国家人工智能准备情况比较，并为经济可持续性制定政策。

下一代超越
智能产业就绪指数（SIRI）

智能产业准备指数 (SIRI) 确立了工业 4.0 准备度的全球基准，主要关注数字化生产力和智能制造实践。人工智能应用研究所 (AIMRI) 更进一步，不仅关注数字化成熟度，还关注涵盖战略、组织、数据、伦理和运营整合的人工智能驱动的智能。通过企业绩效影响关键绩效指标 (EPIK)，AIMRI 将准备度成熟度与 OEE、可持续性和自主运营等业务绩效成果直接联系起来。.

独立且全面的准备框架

与专有供应商主导的模型不同，AIMRI 是独立开发的，由 INCIT 和 Detecon 联合来自顶尖机构（慕尼黑工业大学、马里兰大学、蒙特雷科技大学）的科学顾问共同打造。它涵盖战略、组织、伦理、风险、技术和企业运营等 20 个维度，是全球最全面的 AI 准备度框架。EPIK 通过提供中立、基于证据的关键绩效指标 (KPI) 来增强该框架的独立性，这些 KPI 具有全球适用性，不依赖于供应商技术或狭隘的行业标准。.

人工智能特定关注点

AIMRI 的独特之处在于，它不仅评估数字化转型，更着重评估以人工智能为中心的成熟度。其评估范围涵盖人工智能战略、人工智能组织、模型管理、人工智能生命周期、人工智能流程适应和人工智能协作，因此与将人工智能融入实际制造环境的企业息息相关。通过 EPIK，AIMRI 展示了人工智能成熟度如何转化为切实可见的绩效提升，从生产力提高（AI-OEE、AI-OLE）到可持续性指标（能源指数、废品率），再到面向未来的自主运营关键绩效指标 (KPI)。.

基于证据的成熟度模型

每个维度都包含指导性声明、验证要点和示范性指标，提供可验证的、基于证据的成熟度评估。EPIK 在此基础上增加了绩效验证——可衡量的关键绩效指标 (KPI) 确认成熟度提升是否对效率、可持续性和韧性产生实际影响。这使得 AIMRI 既可审计又以结果为导向，从而确保其对政府、制造商和投资者的可信度。.

现实世界应用的相互关联维度

AIMRI是首个展现人工智能各维度间相互依存关系的成熟度模型（例如，运营管理成熟度越高，人工智能基础设施的成熟度就越高）。EPIK与这些相互依存关系相契合，提供基于阶段的关键绩效指标（KPI），这些指标会随着成熟度的提升而不断演进（例如，早期阶段的AI增强型OEE，高级阶段的自主运行率）。这确保了组织能够获得一份循序渐进的路线图，将准备度成熟度→绩效成果→战略重点联系起来。.

全球基准与政策影响

AIMRI 的设计目标不仅限于企业，也包括国家层面的基准测试——使政策制定者能够比较不同行业和国家在人工智能领域的准备情况。通过与 EPIK 的整合，政策制定者可以更进一步：他们不仅可以衡量准备情况，还可以衡量人工智能在不同地区和行业应用所带来的经济和可持续性影响。AIMRI 和 EPIK 共同为人工智能相关的激励措施、教育战略、ESG 整合以及国家产业政策奠定了基础。.