2024年人工智能发挥最大作用的三个关键产品阶段

企业追求为每位消费者量身定制的产品。他们深知，擅长个性化定制的公司能够创造高达40%的额外收入。然而，为每个人生产独特实物产品的过程充满挑战。人工智能的介入，为制造流程的每个环节带来了变革。

人工智能的应用使得消费者能够以前所未有的方式参与产品概念的创造。它能够分析趋势，自动化产品创意流程，并通过预测分析和数字孪生技术，在实物生产前对产品变体进行测试。这些模拟技术使创新者能够评估其创意的影响、可行性和局限性，同时通过减少对完整物理原型的依赖，加速迭代和改进过程。时尚行业就是一个典型的例子，公司必须利用微趋势，迅速适应不断变化的需求和新兴的社交媒体趋势。例如，快时尚品牌Shein利用GenAI技术发现时尚趋势，并迅速设计出独特的服装。通过这一流程，他们能够每天在其网站上发布多达10,000件新产品，并在短短10天内完成设计到运输的全过程。

2024年1月，Shein面临诉讼，指控其基于人工智能的算法侵犯了知识产权，通过分析独立设计师的作品和时尚趋势。GenAI与版权法的界限尚不明确。目前正在进行的针对类似公司的诉讼，如ChatGPT，将有助于明确未来生成式人工智能的法律框架。尽管如此，显而易见的是，无论指导方针如何，人工智能在加速产品构思和测试方面具有巨大潜力。

在生产环节，人工智能正助力提升整体生产力并缩短生产时间，为快速交付个性化产品开辟新机遇。通过预测性维护，人工智能能够预测设备故障，实现主动维护，最小化停机时间，最大化运营效率。利用计算机视觉等技术，人工智能系统能够仔细检查装配线上的产品，甚至发现人工检查难以察觉的微小缺陷。这不仅确保了更高的质量标准，而且通过快速识别和纠正问题，加快了制造流程。

“协作机器人”与人类在装配线上的合作，体现了人工智能与人类劳动之间日益增长的协同作用。这些复杂的机器人提高了效率和精度，增强了人类的能力。奥迪公司就是一个例证，该公司利用协作机器人处理单调繁重的任务，提高安全性并提升生产率。

人工智能驱动的自动化使生产时间减少了50%。此外，人工智能驱动的空间计算技术在车间的应用日益增多，进一步提升了制造能力。通用汽车已经采用了生成设计、增材制造和3D打印技术，利用人工智能来试验新的零件配置，并快速迭代改进。增材制造的理念与汽车行业对软件定义汽车的期望相契合，即产品永远处于不断更新的状态。增材制造使得通用汽车能够引入增量升级和改进。

在交付环节，传统上，满足产品需求需要提前规划生产，并保持大量库存。人工智能的需求规划和预测技术为制造商和分销商提供了更详细、更自信的视角，以了解产品需求和规模。Shein公司通过仅生产每个新SKU 100-200件，并依赖其快速生产流程来满足进一步需求，展示了这一趋势。

人工智能推动的预测分析能够识别趋势并预测需求峰值。例如，在制鞋行业，利用与整体风格流行度、艺术家或运动员协会以及消费者偏好相关的数据点，预测模型使制造商能够更精确地定制产品，确保产品更贴近客户需求。

人工智能在供应链优化中的应用进一步提高了效率。人工智能帮助减少了高达50%的预测错误，由于更好的产品可用性，导致销售损失减少了65%。这不仅简化了操作流程，还允许针对特定市场定制更多产品。

几十年前，像Zara这样的先驱采用了准时制生产，缩短了新产品的交货时间。如今，特斯拉利用生成式人工智能来增强需求预测，并优化国际供应链中的库存处理。这些例子突显了人工智能如何引导企业摆脱过时的基于Excel的模型，在制造业中培养更高效、响应更迅速的交付流程。

通过人工智能赋能人类，2024年的制造业正迎来变革。重要的是要认识到，人工智能自动化的目的是提高速度和规模，使现有团队能够完成更多工作。协作机器人并非旨在取代人类工人。然而，它们确实提高了工人的安全性，使人类员工能够专注于需要更高批判性思维的任务，并有可能提高生产过程的质量和效率。

我们正逐渐进入一个由数字空间经历塑造人们品味和需求的世界。人工智能在弥合物理和数字之间的鸿沟方面发挥着关键作用，并使公司能够跟上这些不断变化的需求。