工业设备管理软件与AI_HawkEye智能运维平台_璞华大数据

工业设备管理软件与AI_HawkEye智能运维平台_璞华大数据

随着经济压力、劳动力限制和数字化转型在运营中融合，制造业正在应对日益复杂的情况。今年的《行业周刊》和《Augury》的《生产健康状况》报告探讨了企业如何通过采用更智能的人工智能、劳动力支持以及连接各自独立的系统等方面做出努力来进行调整。工业设备管理软件提供了对行业当前状况的洞察，并强调了塑造其未来的优先事项。此外报告还探讨了在经济动荡和数字化转型时期，企业如何在生产环境中利用设备管理软件扩展人工智能的应用。据第三次年度调查及500名全球制造业高管的回复，人工智能正在超越试点，对此企业渴望扩展其应用范围。
工业设备管理软件的AI从试点转向实践
今年，越来越多的企业正在整个范围内扩展人工智能：与2024年相比，报告将其人工智能试点项目扩展了50%或更多，尽管采用速度加快，但对于许多企业来说其影响力仍然滞后。机器设备健康度仍然是最常见的人工智能案例，但在量化影响方面仅排名第七。尽管如此，人们对人工智能的信心很高——83% 的人表示他们在应用人工智能方面处于先进或非常先进——但许多有前景的应用仍然没有得到充分利用或知之甚少。美国制造商在利用人工智能进行资产管理方面落后于欧洲同行，生态系统碎片化继续减缓进展。
劳动力发展滞后于紧迫性
尽管人们普遍认为人工智能将在劳动力发展中发挥核心作用，但大多数制造商并没有优先考虑它。只有22%的人将技能提升列为工业AI的关键目标——在2024年和2025年的调查中排名垫底——尽管99%的人表示他们预计工业设备管理软件中人工智能的应用将对企业产生积极影响。随着280万制造业工人即将退休，该行业面临着一个关键机遇，即通过可访问、用户友好的工具来保留专业知识并为新人才提供支持。因此，些用户的误解和IT技能差距仍然是工业AI成功的主要障碍。
可持续发展成为重中之重
“实现可持续发展、ESG和监管目标”首次被列为人工智能投资的第一目标，高于2024年的第九位。企业越来越多地使用工业设备管理软件结合AI来减少浪费、优化能源使用并提高供应链的可见性。
虽然流程优化可以帮助实现可衡量的ESG改进，但工业AI仍然是使用率最低的GenAI应用程序之一。企业往往渴望减少排放和改善环境绩效，但缺乏快速采取行动的运营和数据支撑。
展望未来
随着制造业企业摆脱试点并进入企业级设备管理软件人工智能的应用，尽管经济持续存在不确定性，但96%的制造业领导者对该行业使用设备管理软件的未来表示乐观，部分原因是人们越来越相信人工智能可以成为一种战略杠杆，而不仅仅是一种技术解决方案。
然而，尽管采用的步伐正在加快，但可衡量的成果仍滞后。机器设备健康度虽然是最常见的用例，但在影响方面排名要低得多，尽管99%的受访者对技能提升持积极态度，但在实践中仍然是最底层的人工智能目标。这种脱节强调了需要更清晰的成功指标和更有针对性的人工智能工具应用。能够将人工智能投资与产量、可持续性和劳动力支持等生产优先事项结合起来的制造业企业将最有能力释放真正的价值。

工业设备管理软件中加入物联网、AR、VR和机器学习AI大模型等技术能够帮助制造业企业实现节能、节省劳动力、保障员工安全等方面并广泛用于工业 4.0 环境，尽管制造业设备资产管理软件的国外供应商如IBM Maximo、Fiix、UpKeep等较为知名，但国内相关系统也在逐步发展应用，以璞华大数据的HawkEye设备智能运维平台为例，已经有结合人工智能发展为较为成熟的工业设备管理软件，并成功运用于轨道交通、制药企业、制造业等领域，同时支持开发定制，对设备运行状态监控、自动化维保计划、备品备件管理、设备故障信息汇总与维修工单智能化派发、报表统计分析可视化等功能，此外运用大数据和人工智能技术，可实现AI维修助手、设备预测性维护在智能知识库从存储优化到自主学习AI赋能的转变，能够帮助企业数字化水平的提高，减少设备故障率提升设备使用效率。

现在的机会是将可用性、集成和变更管理视为战略举措，数字化变革管理被列为2025年实现生产目标的最大限制，特别是对于拥有更多站点和更复杂的大型企业而言。与此同时，围绕劳动力流动和技能短缺的挑战也会加剧。未来工业设备管理软件AI应用将要求领导者将人工智能嵌入到工厂车间运营的节奏中，优先考虑跨职能协作，并提供先进且直观的工具。