• 如果没有 AI 组件，从产品生命周期各个阶段收集到的任何信息被用来提高效率或减少故障的可能性很低。
  • AI 算法能够自我修正，并能分析数据以在挑战出现之前就检测到它们。

人工智能（AI）和数字化转型（DX）这两个术语是相互关联的。即使组织或思想领袖只提到其中一个，他们很可能仍然指的是两者协同工作。简而言之，AI 已经开始并将继续推动 DX 举措和软件的下一阶段，创造出以前不可能实现的机会和改进。

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数字化转型中的 AI 是什么？

在工程和制造的背景下讨论 AI 时，通常指的是狭义人工智能。这不是机器像人一样思考，而是为预定义的任务设计，具有明确定义的输入集的复杂算法。例如，为CAD应用程序设计的狭义人工智能，绝不会在那些特定、预先设定的参数之外有“想法”。

与标准化自动化不同，AI 驱动的流程能够对新的信息或意外变化做出反应。这是它最大的好处。不受预定输出的限制，AI 算法从成功和失败中学习。它们能够自我修正，并能分析数据以在挑战出现之前就检测到它们。

为什么 AI 对数字化转型很重要

如果有人检查几乎任何PTC产品的内部，他们都会发现 AI 为关键应用提供动力，例如 Creo 中的生成式设计，或 Thingworx 中的预测分析。

仅仅从 DX 举措中收集数据是不够的。如果没有 AI 组件，从产品生命周期各个阶段收集到的任何信息被用来提高效率或减少故障的可能性很低。此外，不推行在更大 DX 战略中嵌入 AI 举措的组织，可能会沦为数字化落后者。普华永道 2021 年的一项研究发现，86%的受访者将 AI 视为主流技术。大约 33%的受访者已经开始实施有限的 AI 用例，而四分之一的受访者已经全面启用并广泛采用了 AI 增强的流程。

AI 在数字化转型中的好处是什么？

任何技术，包括 AI，都必须考虑组织的盈利能力。如今，公司已经开始在非常可控的环境中应用 DX 举措，以将成果与利润底线进行权衡。AI 在 DX 举措中有四个关键的、可衡量的好处：

1. 更有效的决策

与许多电影和节目相反，重要的决策不能仅凭直觉。即使是经验丰富的领导者，也需要访问所有相关数据才能得出最佳结论。时间始终是一个因素，因此这个决策通常必须迅速做出。AI 可以帮助识别和突出关于产品性能、工作流程优化和预测结果的重要信息。

2. 提高盈利能力

AI 并不能取代人类的判断，但在优化价值实现时间方面，它可以是一个高效的工具。通过完全自动化许多耗时任务，AI 软件释放了人力资源，使其可以更好地部署在产品开发的更认知方面，同时减少所需资源，从而提高利润空间。

3. 增强分析能力

AI 可以快速简化这个过程的每个方面——在极短的时间内提供数据结果。对于在全球各地拥有众多资产的大型制造商来说，可以说 AI 对于及时提供可操作的洞察至关重要。

4. 对客户的整体视图

数字世界建立在数据之上，而这些数据的内容和来源不断变化。过去，像 cookies 这样的工具被用来帮助组织洞察消费者行为。AI 增强的软件能够并且很可能将成为下一个迭代，帮助决策者看到他们的客户，可能比 cookies 能做到的更好、更全面。