利用人工智慧實現製造業轉型

工業人工智慧成熟度準備指數

AIMRI簡介

人工智慧的應用正在迅速改變製造業格局，但許多公司在有效擴展人工智慧應用方面面臨許多挑戰。資料孤島、人工智慧策略不明確以及員工準備不足等問題阻礙了這一進程。.

工業人工智慧成熟度準備指數（AIMRI） AIMRI旨在幫助製造商有系統地評估和提升其人工智慧能力。 AIMRI由INCIT和Detecon共同開發，從20個關鍵維度評估人工智慧準備情況，涵蓋策略、治理、資料基礎設施以及人工智慧在營運、供應鏈和產品生命週期管理中的應用。.

AIMRI 提供結構化的路線圖，用於確定人工智慧投資的優先順序、協調各利益相關者並推動可衡量的改進。透過詳細的評估和與最佳實踐的基準比較，AIMRI 提供洞察，以加速人工智慧的採用並釋放競爭優勢。.

準備好開啟你的人工智慧之旅了嗎？

利用 AIMRI 評估您的 AI 準備情況，讓您的組織為 AI 驅動的成功做好準備。.

人工智慧在製造業的潛力

領先企業在人工智慧領域的投資與其同業相比如何？

克服製造業人工智慧應用挑戰

人工智慧的應用為製造商帶來了許多重大挑戰。一個常見的障礙是缺乏透明度，難以確定關鍵的改善領域，導致許多企業不確定人工智慧在哪些方面發揮最大價值。人工智慧的部署也十分複雜，尤其是在企業需要跨部門協調工作，同時也要管理遺留系統和新興的人工智慧技術時。人工智慧系統的複雜性和相互依賴性進一步加劇了整合工作的難度。.

雪上加霜的是，許多人工智慧計畫未能展現出可衡量的影響。即使試點計畫在一個工廠取得成功，由於基礎設施不一致和數位化成熟度差異，製造商往往難以將這些解決方案推廣到其他工廠。.

工業人工智慧成熟度準備指數（AIMRI）旨在幫助克服這些障礙。它始於… 整體評估從組織、技術和策略層面確保人工智慧計畫與業務目標保持一致。 AIMRI 提供以下服務：結構化基礎為了識別能力差距，設置明確的優先事項基於準備情況和投資回報率，並能夠基準測試它違反了行業最佳實踐。更重要的是，它也增強了利害關係人溝通, 幫助領導團隊做出明智的決策，並在人工智慧之旅中取得有意義的進展。.

我們的方法

帶領
框架

改造和製造工廠

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層級
框架

AIMRI背後的關鍵概念與工具

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評估
矩陣

首個製造業人工智慧自診斷工具

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優先考慮
矩陣

為管理規劃設計的定向工具

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AIMRI 如何為您服務？

情報企業作為槓桿

人工智慧流程適應

將人工智慧融入營運管理、供應鏈和產品生命週期管理，以優化工作流程、決策和效率。.

技術賦能者

技術基礎設施與資料管理

整合、連接、安全、儲存、可擴充性、運算、人工智慧介面、資料沿襲、元資料、資料處理、資料品質、資料多樣性、特徵工程。.

模型管理

模型可靠性、性能和版本控制。.

組織賦能因素

人工智慧策略

數據與人工智慧策略、業務支援、資源分配、人工智慧產品組合、創新、生態系統協作。.

人工智慧組織

領導參與、變革管理、人工智慧文化、知識管理、技能提升。.

符合倫理且生態高效的人工智慧

公平、人權、透明度、問責制、社會和環境影響。.

風險與治理

法規遵守、風險管理、合規和治理架構、訓練、審計。.

AIMRI的六大關鍵差異化因素

下一代超越
智慧產業就緒指數（SIRI）

從數位化成熟到人工智慧驅動的智能，實現與績效掛鉤的飛躍

人工智慧特定關注點

專門評估人工智慧在策略、組織和營運整合方面的成熟度相互關聯的維度

相互關聯的維度

第一個架構展示了人工智慧維度之間的相互依賴關係以及漸進式的關鍵績效指標路線圖。

獨立且整體的框架

由領先機構所發展的綜合性20維度模型，採用廠商中立的方法

基於證據的成熟度模型

基於證據的評估，透過企業績效影響關鍵績效指標 (EPIK) 進行可驗證的證據點和績效驗證

全球基準影響

有助於進行國家人工智慧準備情況比較，並為經濟可持續性制定政策。

下一代超越智慧產業準備指數（SIRI）

從數位化成熟到人工智慧驅動的智能，實現與績效掛鉤的飛躍

獨立且整體的框架

由領先機構所發展的綜合性20維度模型，採用廠商中立的方法

人工智慧特定關注點

專門評估人工智慧在策略、組織和營運整合方面的成熟度相互關聯的維度

基於證據的成熟度模型

基於證據的評估，透過企業績效影響關鍵績效指標 (EPIK) 進行可驗證的證據點和績效驗證

相互關聯的維度

第一個架構展示了人工智慧維度之間的相互依賴關係以及漸進式的關鍵績效指標路線圖。

全球基準影響

有助於進行國家人工智慧準備情況比較，並為經濟可持續性制定政策。

下一代超越
智慧產業就緒指數（SIRI）

智慧產業準備指數 (SIRI) 確立了工業 4.0 準備度的全球基準，主要關注數位生產力和智慧製造實踐。人工智慧應用研究所 (AIMRI) 更進一步，不僅關注數位化成熟度，還關注涵蓋策略、組織、數據、倫理和營運整合的人工智慧驅動的智慧。透過企業績效影響關鍵績效指標 (EPIK)，AIMRI 將準備度成熟度與 OEE、永續性和自主營運等業務績效成果直接連結。.

獨立且全面的準備框架

與專有供應商主導的模式不同，AIMRI 是獨立開發的，由 INCIT 和 Detecon 聯合來自頂尖機構（慕尼黑工業大學、馬裡蘭大學、蒙特雷科技大學）的科學顧問共同打造。它涵蓋策略、組織、倫理、風險、技術和企業營運等 20 個維度，是全球最全面的 AI 準備度框架。 EPIK 透過提供中立、基於證據的關鍵績效指標 (KPI) 來增強該框架的獨立性，這些 KPI 具有全球適用性，不依賴供應商技術或狹隘的行業標準。.

人工智慧特定關注點

AIMRI 的獨特之處在於，它不僅評估數位轉型，更著重評估以人工智慧為中心的成熟度。其評估範圍涵蓋人工智慧策略、人工智慧組織、模型管理、人工智慧生命週期、人工智慧流程適應和人工智慧協作，因此與將人工智慧融入實際製造環境的企業息息相關。透過 EPIK，AIMRI 展示了人工智慧成熟度如何轉化為切實可見的績效提升，從生產力提高（AI-OEE、AI-OLE）到永續性指標（能源指數、廢品率），再到面向未來的自主營運關鍵績效指標 (KPI)。.

基於證據的成熟度模型

每個維度都包含指導性聲明、驗證要點和示範性指標，提供可驗證的、基於證據的成熟度評估。 EPIK 在此基礎上增加了績效驗證——可衡量的關鍵績效指標 (KPI) 確認成熟度提升是否對效率、永續性和韌性產生實際影響。這使得 AIMRI 既可審計又以結果為導向，從而確保其對政府、製造商和投資者的可信度。.

現實世界應用的相互關聯向度

AIMRI是首個展現人工智慧各維度間相互依賴關係的成熟度模型（例如，營運管理成熟度越高，人工智慧基礎設施的成熟度就越高）。 EPIK與這些相互依存關係相契合，提供基於階段的關鍵績效指標（KPI），這些指標會隨著成熟度的提升而不斷演進（例如，早期階段的AI增強型OEE，高級階段的自主運行率）。這確保了組織能夠獲得一份循序漸進的路線圖，將準備度成熟度→績效成果→策略重點連結起來。.

全球基準與政策影響

AIMRI 的設計目標不僅限於企業，也包括國家層級的基準測試——使政策制定者能夠比較不同產業和國家在人工智慧領域的準備。透過與 EPIK 的整合，政策制定者可以更進一步：他們不僅可以衡量準備情況，還可以衡量人工智慧在不同地區和產業應用所帶來的經濟和永續影響。 AIMRI 和 EPIK 共同為與人工智慧相關的激勵措施、教育策略、ESG 整合以及國家產業政策奠定了基礎。.