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准确性问题
另一家刚刚开始使用图像识别来发现制造问题的制造企业是Lennox International，一家位于美国达拉斯的HVAC系统制造商。
Lennox公司IT、***和新兴技术总监Sunil Bondalapati表示：“准确率远高于人类。现在，我们的准确率提高了大约20％。我们认为这不是人员数量的对比，更多是准确率的对比。”
Lennox公司还向企业客户提供设备租赁，与通用电气一样，改善维护是核心需求。
如今，HVAC设备将有关其性能的信息传输到云端，每小时有800万条新记录。
利用智能来实现实时预测设备故障，这在以前是不可能的。
Bondalapati表示：“这就是人工智能的用武之地，它可以保留两年前特定设备的背景和记忆——设备在105度温度下的性能如何，当湿度达到某个点的时候，性能如何，现在性能又是怎样的。”
Lennox从4个月前开始这个项目，其结果令人鼓舞，Lennox已经决定在接下来的4个月内开始***推进该技术。
他说，计算维护方面的***回报是一件棘手的事情。“当设备没有发生故障时，你如何计算***回报率？我们不得不在明年做一些数据收集方面的工作。”
但Lennox已经把存储和计算成本降低一半了，因为使用了DataBricks技术来整合数据。
“现在20个内核减少到4个内核，”他说。
人工智能在的Lennox另一个用途是财务方面。举例来说，计算公司应该为保修留出多少钱。
Bondalapati说：“以前，我们只是批准一定数额的金额——例如2000万美元或者3000万美元——而没有科学的方法来知道需要多少钱来为客户退货。今天，使用人工智能，我们能够预测每个组件的故障率，并告诉保修部门预留多少钱，随着我们获得的数据越来越多，我们也可以随时调整预算金额。”
他说，他预计这样做可以让预留金额减少10％。
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人工智能激增的力量
Lennox也在使用人工智能来解决会计问题。
“我们做了数以百万计的总分类账，让财务员工来处理每天所有的账目显然是不可能的。”
他说他的团队一直在寻求利用人工智能来帮助企业的机会。
“我们就像一个内部咨询机构。我们一直在售卖这种产品，我们每周与业务部门和其他利益相关方进行沟通，并提出其他用例供他们试用。”
他说，Lennox在使用人工智能方面还处于初期阶段。“对于像我们这样的行业来说，人工智能是一条艰难的道路，而且需要说服那些还持怀疑态度的受众。”
AI今天的主要局限：技能和数据
机器学习和***分析在预测性维护和制造过流程的其他方面也发挥着重要作用。
根据普华永道***近的一项研究，78％的制造企业已经部署或计划部署预测性维护技术，其次是制造执行系统（73％）、数字双胞胎（60％）、机器人过程自动化（59％）。
只有29％的企业正在使用或者计划使用人工智能，而普华永道将人工智能定义为不仅是机器学习和***分析、能够制定***认知决策的技术。
今天，大多数焦点集中在嵌入人工智能和机器学习技术以降低成本，普华永道负责IT战略的负责人Kumar Krishnamurthy表示。“但我的预测是，其中一些技术将帮助企业扩大规模并提高生产力水平。”
他说，客户的需求和行业颠覆者所面临的压力将迫使制造企业做出改变。
然而，这项技术并不像人们所认为的那样成熟，他说。此外，缺乏人工智能技能和缺乏可用数据也阻碍了这一过程的发展。
根据普华永道的调查，在实施了人工智能的制造企业中，有52％的企业表示，缺乏技术人才是一项重大挑战，42％的企业认为挑战是数据的可靠性。
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