根據世界經濟論壇的數據，大約五分之一的美國工人擔心人工智慧會讓他們被淘汰。這種焦慮被稱為“FOBO”，即“對過時的恐懼”，指的是我們創造的創新和技術將使人類變得無關緊要。然而，精明的製造業領導者意識到，人工智慧應用於其運營，尤其是與人類智慧相結合時，能夠產生巨大的變革力量。
製造業領導者優先透過精益製造、品質管理和供應鏈優化來追求卓越營運 (OPEX)，以應對當今的現代挑戰，但很少有工具能夠像人工智慧一樣促進他們在這一領域的進步。
據麥肯錫公司稱，“在工業加工廠應用人工智慧的工業領域運營商報告稱，產量增加了 10% 至 15%，EBITA 增加了 4% 至 5%。”
這個例子雖然令人印象深刻，但只是人工智慧所能展現的冰山一角。製造業領導者必須謹慎消除任何認為人工智慧無需人工幹預就能獨立運作的誤解。人工智慧的實施只有與人類專業知識保持微妙的平衡，協同優化效率和生產力，並與熟練工人合作以推動創新並提升整體績效，才能成功支持營運成本。
雙方根本無法各自為政，需要人工智慧系統和技術工人之間的協作方式來保持競爭力，同時推動創新並提高整體營運績效。
人工智慧在卓越營運 (OPEX) 中的地位
為了充分釋放人工智慧的潛力，CEO們必須直面人工智慧整合的挑戰，將障礙轉化為成長機會。儘管預測人工智慧投資將成長57%，從2020年的15億美元增加到2021年的11億美元，但 到2026年將達167億，製造商必須確保他們的數據集為人工智慧做好準備，解決系統所需的客製化和更新，並解決人工智慧能力和營運需求之間的不匹配問題。
然而，借助人工智慧，製造商將受益於諸如簡化整體生產流程、實現預測性維護和供應鏈優化等收益，以及為公司提供實現卓越營運所需的工具。
此外，人工智慧支援 OPEX 有兩個關鍵面向：人工智慧可以幫助人類更聰明地工作，而不是更辛苦地工作，而人工智慧技術可以以前所未有的方式提高營運效率。
透過人工智慧增強人類技能
一些員工對人工智慧相關的工作保障表示擔憂，但 卓越營運中心 表明人工智慧和人類可以協同工作並產生巨大影響，提供無與倫比的增強數據驅動的設計。
透過在重複性任務中實施人工智慧並使用人工智慧軟體分析大量數據，製造商能夠實現更高的準確性、減少停機時間並提高整體營運效率，同時在日益數位化的工業環境中保持相關性。
人工智慧技術推動營運效率
企業也快速認識到，他們需要在整個製造過程中實施幾項關鍵的人工智慧驅動技術，以解決製造過程的不同領域。
例如，利用某些自主移動機器人 (AMR) 執行重複性任務，確保連續運作、精確度和一致性，並透過減少工作場所的人身傷害來保障安全。機器人市場 Qviro 報告稱，AMR 可將勞動成本降低 30% 至 40%，並將事故率降低高達 70%，凸顯了 AMR 和人工智慧在製造業中的潛力。
此外，Gartner 報告稱，67% 的製造商認為，生成性人工智慧 (GenAI) 在未來十年將在數據洞察方面發揮重要作用，從而改善營運並支援業務目標。
平衡人類與人工智慧，避免過度依賴人工智慧
顯然，人工智慧可以幫助製造商達到卓越的營運水平，但人工智慧技術的創建是為了供人類部署，而不是為了取代人類。
過度依賴人工智慧可能會導致偷工減料，而不是成本增加。根據 《哈佛商業評論》，需要人類審查人工智慧任務，以確保解決諸如不準確或意外的結果、幻覺或基於文字的結果中的錯誤以及出現的嵌入式偏見等錯誤，這凸顯了人類和人工智慧合作的必要性。
人工智慧部署中的人為因素
領導者必須支持和鼓勵員工，這是人工智慧實施成功的關鍵因素。事實上，製造業過度依賴人工智慧技術而缺乏人工幹預，可能會導致不利後果，例如生產延遲、產品品質下降以及成本上升（由於缺乏分配規劃）。
在產業面臨全球技能短缺、需要提陞技能並充分利用人工智慧技術之際，管理人員也可以利用人工智慧為員工提供支援。員工也應注意 道德因素 這些進步帶來了許多好處，例如保護客戶資料隱私、遵守政府法規和規章制度，以及機器學習工具帶來的偏見。
向您的團隊展示 AI 的價值並緩解他們的 FOBO 焦慮
製造業實施人工智慧的挑戰很大程度源自於其執行方式。對許多領導者來說，人工智慧是一個相對較新的現象，它必須與其他技術功能和現有的公司流程融合，而不是完全取代它們。
領導者應該先調整公司的發展方向，緩解員工在面臨人員流失和技能再培訓時對工作保障的擔憂。人力資源團隊可以在這方面發揮關鍵作用——確保員工對未來充滿信心，並掌握必要的技能，以便與時俱進，應對新的挑戰。他們需要確保員工理解，儘管人工智慧可能會取代某些特定的工作，但它主要會讓員工現有的工作變得更輕鬆，並為未來的職涯發展和晉升創造新的機會。
人工智慧與人類協同工作－卓越營運的未來
隨著人工智慧的融合以及諸如 代理人工智慧 （幾乎無需人工幹預的人工智慧）製造業領導者需要調整其業務策略，不僅要精通人工智慧，還要做好創新準備。製造業企業採用新技術的問題不再是「是否」的問題，而是「何時」的問題。那麼，何不率先創新，在同業中脫穎而出呢？
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