对工业设备制造商来说，实现成功从未像现在这样具有挑 他们今天不仅面临宏观经济波动，产品对服务的需求不断变化，以及创新压力越来越大，他们还必须找到新的发展方式。利用人工智能（AI）的力量就是其中之 。
人工智能正在迅速成为包括工业设备行业在内的各个行业增长的动力。应用人工智能技术的正确组合 - 系列数字技术进步，如机器和深度学习和分析 - 可以帮助公司实现增长，使其能够以前所未有的速度和规模运营，降低成本并增强客户体验。埃森哲 研究 表明，到2035年，人工智能将为制造业增加约3.7万亿美元。
然而，虽然接受调查的原始设备制造商表示他们计划在未来三年内大力投资人工智能技术，但直到现在，许多企业已经落后于金融服务，零售，媒体和医疗保健等其他行业的公司，这些公司已经成功实施了人工智能计划。 。原始设备制造商的犹豫可能会阻止他们充分实现人工智能的价值，因为快速发展的 跨行业公司已经抢购了所需的人才，专利和初创企业，否则可能会帮助工业设备制造商成为市场 制造商。
些开创性的原始设备制造商正通过实际应用向该部门展示人工智能的优势。通常，这些应用正在整个价值链和电气和重型设备，汽车供应商零件和耐用消费品等 域进行。但是，虽然这些都是积 的发展，但是在竞争激烈的公司中，加速人工智能的努力才能获胜。
积 追求AI的公司面临的主要挑战是实现互操作性。这意味着在AI与组织的IT基础架构之间实现无缝集成，形成 佳的工作者 - 机器和生态系统合作伙伴协作，并调整组织的能力以适应产品即服务业务模型。
优化AI
OEM需要在价值链的关键 域开发新的运营能力，以充分利用AI。
采购和人才：OEM供应商战略需要更加以技术为中心 - 借助远程信息处理，车载软件，无线连接和分析提供商。除了生产工程师之外，还需要增加更多的数字专 和数据工程师 - 这些技术资源短缺是 项重大挑战。
设计和制造：这些 域需要开发机器和深度学习的核心算法，以及AI嵌入式产品的创建。通常，还需要更复杂的设计过程和复杂的原型。通过持续反馈循环中的研究和开发，从支持AI的产品中提取捕获的数据将有助于改进产品开发过程。随着支持AI的机器人和机器改变工业运营，制造业人员需要重新培训才能与他们合作，而传统机器和设备则需要改造解决方案。
产品即服务功能：将智能，互联产品功能融入服务需要构建新功能。需要开发解决方案配置，定价和报价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使用情况并在服务生命周期内更改解决方案。此外，还需要针对即服务模式量身定制的保修和授权系统。还需要信息技术基础设施支持，以分析客户的持续服务需求。
销售和营销：埃森哲认为，随着公司从产品转向服务，营销的作用将变得 为重要。从销售产品的思维方式转变为推动人工智能驱动的智能销售解决方案至关重要。需要开发识别和培训工业设备经销商的新方法，这包括更加重视销售和营销人员的技术提升。营销信息还需要更多地关注智能数字和支持AI的功能，而不是工程 域等传统 域。
售后服务：整个现场部队需要嵌入客户的运营中，并且需要更多的实践，以便在客户意识到之前解决问题。
意识到可能性
工业设备制造商在实现人工智能的潜力方面几乎没有触及表面。那些做过的人将有机会 导市场并成为埃森哲所称的 行业X.0 企业 - 可以提取新技术全部价值的组织。
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