實體運營是我們經濟的核心,透過商品和服務的無縫流通推動日常生活——無論是在運輸、基礎設施開發還是公用事業管理。這些領域橫跨建築、交通、物流及食品配送等行業,總體占美國GDP的40%以上。儘管這些行業的重要性不容忽視,但面對其獨特挑戰的技術卻傳統上受到的關注有限。
雖然大多數行業已經接受了技術進步,但實體運營卻往往依賴陳舊的紙本系統和手動流程。然而,隨著技術的創新,現正發生變革。透過從現場資產捕捉大量數據,實體運營逐漸實現從手動到數位化、互聯的轉型。
採用數位轉型的組織現在能夠利用不斷增長的AI和機器學習工具,提升客戶、員工和企業的績效。
為什麼這些行業適合AI轉型?
關鍵在於數據。實體運營的公司處理著龐大的數據量——常常以PB為單位,這些數據存儲在雲端,並且在邊緣顯著增加。這些數據不僅限於一種形式;還包括溫度讀數、慣性傳感器輸出、文字和視頻文件。這些信息的複雜性和豐富性需要全面分析以獲得可操作的洞察。AI特別適合從運營數據中提取價值,提供比傳統分析更深入的見解和更短的時間。
基礎模型為各類公司提供了良好的起點。這些模型可以快速適應公司的專有數據,或鑄造成特定操作的專用模型,實現經濟有效的部署,甚至在邊緣環境下。
此外,許多行業的員工工作在傳統辦公環境之外。儘管某些管理崗位在辦公室,但大量勞動力從事的是實務性工作——例如垃圾收集、高速公路建設、食品配送或長途駕駛。AI驅動的預防性洞察和實時警報對支持這些一線員工至關重要,他們依賴有效的遠程溝通。
工程團隊開發這些環境的模型時,必須確保專用模型能夠有效運行於多樣的任務、設備、氣候、語言和測量系統。此外,模型必須是多模態的,能整合現場的各類數據,以生成可操作的見解。
AI的影響:加速洞察並改善結果
實體運營中的變革性AI應重視實際影響而非僅僅技術實施,旨在提供具體的成果——從實時警報到預測風險評估。一些顯著的應用案例包括:
安全改進:AI模型可處理商業車輛的行車紀錄鏡頭錄影,以識別不安全駕駛行為,並立即發出糾正音頻警報。例如,Samsara的產品在2022年防止了120,000起事故,DHL快遞的客戶報告說,在整合AI行車紀錄儀後,事故減少了26%,相關成本下降了49%。
從預防性保養到預測性維護:AI可以使組織從預防性維護轉向預測性維護。透過分析歷史數據趨勢,機器學習模型可以預測設備何時需要維修,從而發出主動警報。這種方法不僅可以降低維修成本,還使維保團隊能更高效運作。
自動化工作流程:許多操作工依賴移動設備來完成日常任務,例如交付憑證和司機檢查報告(DVIR)。AI可以通過自動化特定任務和提供量身定制的工作流程來簡化這些活動,確保員工在需要時僅獲取必需的信息。
未來會怎樣?
實體運營中AI的未來專注於彌合知識差距及自動化必要的工作流程。許多組織仍依賴紙本記錄或陳舊的電子表格;AI能夠揭示運營數據中的趨勢,並以可接觸和可操作的格式呈現這些信息。
關於大型語言模型(LLM),例如ChatGPT或Llama,預計將發展出更小型的專用模型,適用於行業中的特定應用。AI助手的整合也將是重要的,使LLM能夠提供豐富的上下文支持並自動化日常行政任務。這一能力對於使非專業人士能夠使用日常語言駕馭複雜技術至關重要。
實體運營的格局錯綜複雜且不斷演變。儘管分析多樣數據格式對AI團隊而言是一項挑戰,但卻存在顯著的機會以簡化和提升這些流程。
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