根据您的观点，您对人工智能(AI)的想法可能介于介于抽象威胁或可能性的技术与带有具体用例的实际解决方案之间，而您甚至可能都不知道它在起作用。ARC Insight总结了在ARC最近的虚拟欧洲工业论坛上AI研讨会上提出的案例研究，并展示了AI在机械应用中的潜在用途。
我们的主要发现之一是需要明确的AI用例，并且必须满足针对该用例确定的目标，才能确定AI项目的最终成功。尽管必须明确定义用例，但是AI可以支持的应用程序类型几乎没有限制。当以正确的方式利用边缘和云并确保与其他系统的连接时，可能性几乎是无限的。
最终取代了肌肉和大脑
从2009年左右开始，人们开始谈论第四次工业革命，工业物联网以及其他相关概念。然而，回想起来，第二和第三次工业革命基本上只是用机器和计算机代替了人类的肌肉和体力劳动，而机器和计算机基本上重复了预先设定的行为。尽管第四次工业革命提高了数字化水平，但直到最近，即使是受过良好教育的机器和计算机也没有做出类似人的决定。现在，随着AI进入工厂车间，我们终于开始使用数字技术来代替肌肉和大脑。大多数专家都同意，尽管AI将深入嵌入工业和其他应用程序中，并且出现了最初的用例，但当今制造业中的AI仍然是一种利基技术。在线调查，供行业参与者识别和支持最适合的应用程序。
AI未来会是什么样?
当被问及他们相信人工智能将在未来如何使用时，超过100个行业参与者分享了他们的反馈。
大多数受访者同意，机器将在未来使用AI，但对于将AI用于大多数机器还是仅用于高端机器，并没有达成共识。一种可能的解释是，人们对于什么构成“高端”机器有不同的看法。另外，我们故意没有为这个问题指定时间范围。ARC的初步结论是，AI应用程序将从更高端的机器开始，然后逐渐向更简单的机器(例如码垛机和包装机)迁移。
相反，几乎完全同意AI将被深度嵌入。这可以在控制器，工程工具中，甚至可以直接嵌入到设备中。
在我们的调查参与者中，技术约束似乎不是一个大问题，但文化问题却是。ARC对此表示赞同。人工智能将使决策脱离易于理解的控制器，尤其是在深度嵌入的情况下，人工智能技术的结果并不是100%透明的。在诸如工业自动化之类的通常保守的行业中，这是真正的缺点。
我们在线调查的另一个发现是，不清楚的用例是制造业中AI的主要抑制因素之一。这与ARC在其他行业的观察结果一致：为技术而采用新技术不会成功。因此，我们的欧洲工业论坛精选了领先的OEM，最终用户和AI供应商的用例和最佳实践，我们将在下面进行总结和讨论。