推荐初始步骤
要释放人工智能的价值，制造商不仅需要兴趣，更需要做好准备。这些基础步骤将帮助您准备好系统、培养人才、明确优先事项，从而通过人工智能实现可衡量的成果。
评估您的数据基础
人工智能的效能取决于其背后的数据质量。大多数制造商的运营流程中已存在高价值数据流，关键在于掌握如何获取并应用这些数据。
• 全面审查ERP、MES及设备系统的数据结构、质量与完整性
• 解决可能限制AI效能的数据缺失、不一致或孤岛问题
• 识别核心数据源（如工单、传感器数据、生产计划），明确数据归属权及访问机制
将AI与业务战略相结合
人工智能应该解决实际业务问题，而非仅仅引入新技术。
• 聚焦于支持诸如降低停机时间、提高产量或提升吞吐量等目标的应用场景
• 将人工智能项目与清晰、可衡量的关键绩效指标挂钩
• 确保每个应用场景都能为运营绩效和长期增长做出贡献
构建内部技能与支持体系
制造行业始终以人为本。人工智能旨在支持员工，而非取代员工。
• 提供实践培训，让员工理解人工智能将如何提升日常工作效率
• 强化人工智能作为工具的定位，助力团队更快地行动并优化决策
• 尽早让关键利益相关者参与进来，覆盖从生产车间到IT及财务部门的各个环节
与您的ERP和MES合作伙伴携手合作
许多平台已内置人工智能工具，可加速您的发展进程。
• 了解Epicor Kinetic和Advanced MES等解决方案中的人工智能功能
• 评估人工智能特性如何契合您的战略目标，而非仅关注表面功能
• 确认合作伙伴在数据使用和客户信任方面的专业能力、发展路线图及核心原则
从用例入手，有目标地扩展
您无需进行全面转型即可见效。最佳做法是从一个重点突出且切实可行的步骤开始。
• 选择一个具有可用数据和明确投资回报潜力的高影响力应用场景，例如预测性维护或人工智能辅助排程
• 在单一领域试点，衡量成效，并以此为基础逐步扩展
• 利用早期成功案例，在整个业务范围内部建立信心与发展势头
将人工智能集成到制造流程中，不仅能实现任务自动化，更能通过持续学习与快速改进，从而强化精益原则。这种协同效应使企业能够更高效地优
化运营，并培育持续改进与敏捷响应的企业文化。
通过从小规模入手、依托成熟流程、聚焦实际成效，制造企业能够运用人工智能实现更智能的工作方式，解决现实难题，并构建更具适应性和韧性的未来。