填补68%的缺口：东盟工厂中的工业AI

填补68%的缺口：东盟工厂中的工业AI为何失败及如何解决 \\[n]\\[n]走进泰国、越南、印度尼西亚或马来西亚的任何一家现代工厂，你可能会看到KUKA、Fanuc、ABB和Universal Robots等设备混杂在一起。每台机器由不同的集成商在不同时间安装，使用各自的语言。这种缺乏标准化的情况是成功实施工业AI的主要障碍。 \\[n]\\[n]根据最近的研究，80%的企业应用程序现在至少包含一个AI代理，但只有11%的组织能够大规模部署这些代理。这两个数字之间的68%差距突显了一个关键问题：支持AI所需的基础设施往往不足。 \\[n]\\[n]### 基础设施挑战 \\[n]\\[n]主要挑战不在于AI模型本身的质量，而在于底层基础设施。许多企业在有效部署AI之前需要对其现有系统进行重大升级。此外，46%的组织将与现有系统的集成列为首要部署挑战。这对东盟工厂尤为重要，因为这些工厂中常见的遗留系统和专有协议。 \\[n]\\[n]例如，Fanuc控制器可能使用FOCAS，而西门子840D则使用不同的协议。较旧的Haas机器如果启用了MTConnect，则可能通过该协议提供数据，而2009年的机器可能只提供串行端口和过时的手册。所有这些机器都报告主轴负载，但它们使用的单位和速率各不相同。这种缺乏标准化使得AI代理难以解释和处理数据。 \\[n]\\[n]### 治理和安全 \\[n]\\[n]另一个关键问题是治理和安全。许多公司在为其部署的AI代理提供必要的身份验证和权限范围方面存在不足。这可能导致在没有适当监督的情况下，以机器速度执行灾难性操作。例如，可以调整设定值、覆盖进给率或释放保持的AI代理比仅起草摘要的代理风险更高。 \\[n]\\[n]在东盟，许多工厂仍处于数字化转型的早期阶段，这是一个关键问题。如果没有强大的治理框架，与AI部署相关的风险可能会超过潜在的好处。 \\[n]\\[n]### 实用解决方案 \\[n]\\[n]为了解决这些挑战，东盟工厂需要专注于构建强大的基础设施层。这包括投资于数据规范化、协议适配器和策划映射。对于混合车间，这可能意味着实施14个协议适配器、18个OEM家族和超过16,000个策划映射。 \\[n]\\[n]此外，工厂应优先开发强大的治理和安全框架。这包括创建每个代理的身份、权限范围模型和所有AI代理操作的持久记录。通过这样做，工厂可以确保AI代理在定义的参数内运行，并且其操作可以独立验证。 \\[n]\\[n]### 结论 \\[n]\\[n]工业AI部署中的68%差距不是关于AI模型的质量，而是关于支持它们所需的基础设施和治理。对于东盟工厂来说，这意味着投资正确的工具和框架，以确保AI可以有效地集成和管理。通过解决这些挑战，泰国、越南、印度尼西亚和马来西亚的工厂可以充分发挥工业AI的潜力，提高效率和生产力。 \\[n]\\[n]**对工厂买家的建议：** 在部署AI之前，专注于构建强大的基础设施和治理框架。这将确保您的AI投资能够带来预期的好处，并最大限度地减少不受控制的AI操作带来的风险。