麦肯锡**研究院的*项新研究表明，人工智能和深度学习终于开始在行业中取得巨大收益。但该研究的作者表示，许多工程师仍然不愿意使用它，因为他们还没有完全理解它。
这项新研究，来自人工智能*域的Notes：深度学习的应用和价值，显示了该技术在汽车，电子，航空航天，国防，化学，农业，石油和天然气以及其他行业的巨大潜力。这表明这些行业的许多高管已经采用了它。
“在财富500强中，我们看到了利用人工智能和深度学习应用的重大转变，”麦肯锡合伙人兼研究报告的合作者Mehdi Miremadi告诉设计新闻。“毫无疑问，这是过去两年中每个行业*突出的重点*域之*。”
该研究预测，人工智能技术将对这些行业产生巨大的收益。例如，在汽车和装配*域，该论文的作者希望AI和深度学习能够产生约3000亿美元的年度价值。他们还期望它每年在电子产品，化学品，化学品，1000亿美元的石油和天然气中产生约2000亿美元的收入，并且每年在航空和国防*域产生约250亿美元。
更好的预测的好处
作者发现，应用的*个关键*域是预测性维护。例如，使用工厂周围的大量数据，基于人工智能的软件可以更准确地识别出可能发生故障的资产和机器。虽然许多制造商已经在没有AI的情况下进行预测性维护，但作者认为他们可以做得更好。
Miremadi说：“使用旧类型的分析，你可能可以预测70％的故障可能性。“但是对于AI，你可能会达到90％甚至95％。这20％的差异具有重要的价值。“
其他关键的机会*域是库存优化和物料采购。通过使用AI进行更好的预测，Miremadi说，制造商可以简化他们的生产和供应链管理。Miremadi告诉我们：“制造和供应链中的许多低效率来自未完全理解未来几个月和几年内的需求。” “使用分析和大数据，您可以更好地了解需求和供应预测。”
作者总结说，产品开发人员也可以从AI和深度学习中受益。今天，他们表示，新产品迭代通常会在几年内基于客户的反馈意见出现。但通过人工智能，产品开发人员可以加快这*进程。“AI可以做的其中*件事是加快反馈循环，”Miremadi说。“优化反馈环路不仅对制造商是有利的，对整个社会也是有利的。”
Miremadi补充说，*些开发人员已经在研究如何将AI功能集成到他们的设计软件中。
许多高管仍然犹豫不决
然而，可以理解的是，许多高管和工程师对充分利用人工智能和深度学习犹豫不决，Miremadi说。他们的**直觉是开展试点计划。然而，即使人工智能的价值得到了证实，许多高管仍然倾向于运行更多的试点项目，而不是广泛采用。“通常，我们在财富500强企业中看到这*点，”Miremadi指出
Miremadi说，许多高管犹豫不决，因为他们不完全理解AI机制。他们不会为任何他们不完全理解的东西投入大量资源。在这些情况下，变化可能会变慢。Miremadi说：“组织中有数据驱动决策的方式有文化组成部分。“所以在战术上，日常的基础上，文化转变将需要发生。”
尽管如此，Miremadi预计人工智能的发展和深度学习将继续快速发展。原因在于结果。“这里有很大的机会，”他说。
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