每个行业都在经历技术革命，制造业也不例外。这个行业以前是一个简陋的蓝领工作场所，采用手动程序，现在是创新和机器智能的中心。在运营管理方法中使用人工智能是最大化业务流程价值和效率的关键。
随着行业竞争的升温，对成本的担忧也在加剧。具有较长孕育期和长期投资回报率的重工业，如化工、电力和热力，会受到快速变化的内部和外部影响。
作为比将制造业务转移到成本较低的地区更好的选择，机器人技术和自动化技术已经成为了拯救者。此外，定制是制造业的新标准，它本身也在发生变化。需要更少的库存，更实时的操作环境是准时制、精益制造的要求。那么企业应该如何适应和拥抱这个不断变化的环境呢？解决方案是使用人工智能开发更好、更智能的产品。
人工智能和机器学习教会计算机利用庞大的数据集以半监督的方式执行任务。运营管理中的人工智能应用在制造业的全生命周期中，从问题检测到问题沟通再到问题解决，都涵盖在这里面。
人工智能在运营管理中的演变
人工智能 (AI) 是一个广义术语，可以指代各种技术。John McCarthy 在 1950 年著名的图灵测试期间首次提出这个想法。自 1956 年达特茅斯研讨会以来，这个领域已经存在了很长时间。但最初，人们对此并没有太大兴趣。自 2000 年代初以来，人工智能 (AI) 发展迅速，引起了新的关注，并在过去几年的研究和实际应用中焕然一新。人工智能将科学与工程相结合，创造出智能设备。因此，人工智能的目标可以分为工程目标和科学目标。
运营管理中人工智能的示例包括但不限于机器人技术、自动驾驶汽车、自动化金融投资等。运营管理中的人工智能 (AI)已证明其在满足以下要求方面的实用性。
工作场所的过程自动化
由于数字化的诱人特性，商业领域的市场已经发生了变化。依赖文书工作的手动流程减少了企业的制造工作，公司应该出色地构建其内部流程。
“机器人过程自动化”一词通常是指一种基于软件的方法来控制公司流程，包括日常操作、系统化数据和确定结果。虽然生产中的机器人技术并不新鲜，但它们的能力和功能已经有了实质性的改进，往往超过了人类的才能。
获取洞察力的数据分析
运营、战略和战术决策过程在很大程度上依赖于信息。然而，企业内部的计算和数据收集正在迅速增加。在最简单的形式中，大数据分析是将最新统计数据应用于任何类型的电子通信，包括“消息、更新、发布到社交网络的照片、来自传感器的读数以及来自手机的 GPS 信号”。大数据分析可以改善处理的数据量。
合理的客户参与
由于技术的快速进步，企业正在发展个人客户关系，品牌也逐渐通过数字渠道实现这一目标。许多传播技术正在扩展到许多渠道，包括博客、在社交媒体上发布与品牌相关的电影以及消费者反馈。由于技术进步和数字化，社交媒体平台成为在企业对企业和企业对消费者组织中传播产品信息的媒介。
智能代理
网上团购深受消费者欢迎。基于尖端算法的智能代理可以通过讨价还价来减少收集买方信息所需的工作量、交易成本以及卖方的讨价还价。买卖双方谈判时，智能代理可以辅助C2B以外的模式。
关于商品和服务的建议
人工智能在运营管理中的发展导致了产品和服务推荐系统的发展，企业可以通过利用简单的视觉和口头提示来促进参与、个性化和销售。
随着人工智能的快速发展，新的想法和优先事项不断涌现，以改善销售管理。
员工参与
运营管理中的人工智能可以通过两种方式来加强员工管理。首先，公司可以轻松访问有关其业务运营的大量数据，以实现高效的决策过程。其次，得益于人工智能的不断发展，企业可以实时处理和解读数据。
员工福利
AI 会影响员工的身心投入程度。员工福利直接影响并可能提高组织的卓越性。例如，在现代，人工智能支持的在线调查工具可以帮助识别员工对公司的需求。
人事资源技术
在这个技术时代，人力资源信息系统对于高效人力资源管理的决策过程至关重要。知识发现数据库与智能决策支持系统 (IDSS) 相结合可以实现半结构化和非结构化的 HR 决策过程。
安全质量分析
政府和汽车行业主要关注安全和质量。使用来自当代环境的输入来验证归纳学习并实现完整车队编队所需的高水平可靠性是关键的技术挑战。制定将安全问题和无穷无尽的技术专长纳入综合战略的端到端施工和编队技术也可能是一个巨大的挑战。
卓越运营
卓越运营是一个概念，它强调领导能力和解决问题的方法是持续发展的主要组成部分。企业需要学习如何进行卓越运营，因为它很难描述，而且大多数公司认为它过于宽泛或值得怀疑。员工和经理的态度超越了企业开展的活动。
人工智能在运营管理中的优势
以下是人工智能为企业带来的重大好处，以及来自特定行业的一些例子：
提高生产力和效率
生产力和效率的提高是人工智能集成在企业中经常被讨论的两个好处。与人类相比，技术可以更快、更大规模地完成任务。
另一方面，人工智能通过接管人类工人的责任，使他们能够专注于更高价值的职业。这使企业能够最大限度地提高人力资本技能，同时最大限度地降低与执行技术可以处理的常规、可重复任务相关的成本。
增强的响应能力和全方位的可见性
得益于供应链运营管理中的人工智能 (AI)，您的公司可以从众多链接设备收集相关的历史和当前数据。这涉及将商业智能工具与当前数据以及 CRM、SRM 和 ERP 系统集成。以这种方式，可以对性能进行更彻底的评估。与风险预测类似，风险最小化是分销网络供应链数据分析的目标。
提高业务速度
AI 可以加快开发周期，缩短构思和商业化之间的时间，从而带来更大、更快的开发支出投资回报。
提高机队效率
在供应链管理中，及时的产品交付至关重要。基于 AI 的尖端 GPS 技术改善了交通运输的导航和路线优化。这些系统使用机器学习来处理驾驶员、车辆和客户数据，以确定产品交付的最佳路径。他们同时帮助您为即将到来的发货节省时间和金钱。
超越竞争对手
密切关注市场趋势和模式是在供应链行业保持竞争力的秘诀。人工智能可以在供应链分析中访问来自外部来源的实时数据，例如工业生产、天气和就业历史。利用收集到的所有信息，您可以更准确地评估市场状况并预测未来稳定增长的需求。
您可以利用 AI 的感知能力来修改您的产品组合和资本支出。目前，这是供应链管理对人工智能的首选使用。
库存管理变得更容易
请记住，供应链行业需要建立在有效的库存管理之上。具有分析功能的机器视觉软件可以减少通常的手动输入并产生精确的预测。人工智能系统解释持续跟踪仓库库存的实时机器数据。
未来洞察访问
得益于 AI 生态系统，供应链业务可以获得最高级别的敏捷性。将数据科学应用于供应链预测也是如此，这使您能够预测客户的需求。这相当于将您的供应链业务推向未来，以最大限度地提高客户满意度。
上面列出的优势只是为了强调人工智能和分析在供应链和物流中的应用越来越多。一旦您调查了这些技术在您公司中的应用，投资基于 AI 的供应链分析解决方案将变得更加容易。
改进监控
组织可能会使用近乎即时的监控功能，这些功能能够提醒他们注意问题、建议行动，并且在某些情况下，甚至可以发起响应，这要归功于 AI 实时接收和解释大量数据的能力。
例如，使用工厂设备上的设备收集的数据，人工智能可以发现这些机器的问题并预测何时需要维护。这可以防止昂贵的和破坏性的故障以及执行维护的成本，因为它是按计划进行的，而不是因为它显然是必要的。
AI 的监控功能在其他环境中同样可以取得成功，例如需要评估和解释大量数据的企业网络安全运营。
