BCG 在 2023 年对全球制造业 AI 导入的研究揭示，企业通过集成包括 AI 在内的尖端技术，可实现超过 20% 的生产力提升。目前，高达 89% 的企业正积极寻求在其内部运营中运用 AI 技术。然而，令人关注的是，仅有约六分之一（16%）的企业成功运用 AI 技术达成其业务目标。绝大多数受访者（98%）认为，企业基础能力不足（缺乏数字化技能与专业知识），以及在数据处理等技术领域的滞后，是导致这种落差的关键因素。因此，如何实现 AI 技术的有效实施与落地成为许多企业亟需解决的首要挑战。

在 2024 年“新·质·生·产”友达数位智能制造年度峰会上，艾杰达人工智能科技（苏州）有限公司的数据科学家彭剀意先生，发表了主题为“AI技术落地：从‘降本、增效、提质’探讨AI机器学习如何赋能企业”的最佳实践分享。他通过一系列生动的案例与深入浅出的分析，为众多企业提供了宝贵的启示与灵感。

那么，AI 技术的落地究竟难不难呢？让我们一同通过彭剀意先生分享的案例来探寻答案。

Case One丨降本：库存案例 LTB 备品需求预测

"不好意思，我们相关的原物料、备品，不会再生产了，这是最后一次供应了，您打算买多少？"

随着产品迭代速度的不断加快，当产品生命周期临近尾声时，供应商通常会发出通知，表示这是最后一次供应原物料和备品，即所谓的“Last Time Buy”（LTB）。在这一阶段，企业面临的核心挑战在于如何精确预测 LTB 备品的需求量，以确保库存既不积压也不缺货。

Profet AI 与企业通过全面考量产品生命周期、保修期限、销售地域、产品分类、销售数据以及供应商等多元因素，能够为企业精确预测每年所需的备品量，将备料计划准确度提升 20%，轻松避开库存陷阱，显著降低成本。

Case Two丨增效：生产参数优化 PCB 镀铜参数推荐改善首件测试命中率

"每次产品迭代、更新、换线，我都要重新寻找镀铜参数，调整四五次才能合规，导致后面负责量产的工程师们抱怨测试时间太长，压缩了他们的生产进度。但是，如果我加速测试，品质又会不稳定。这个问题真的很让我头疼。"

在工厂 PCB 板制程中，当镀铜工艺遇到产品的迭代、更新、换线时，测试工程师都会遇到这样的苦恼。

Profet AI 通过系统整理历史数据，包括 PCB 板规格、电镀面积、制造层别、线别等关键参数，运用其先进的算法平台，深入剖析这些资料背后的逻辑与相关性。基于这些分析，Profet AI 能够精准地识别出各参数之间的内在联系，并据此构建出高度可靠的模型。该模型具备自动推荐最佳镀铜参数的能力，使得测试工程师仅需输入 PCB 板规格等信息，系统便能迅速、准确地提供出最优的镀铜参数。在实际的实验项目中，采用 Profet AI 的模型后，测试次数从原先的 4 次显著减少至 2 次，极大地缩短了测试周期，从而显著提升了生产效率。

Case Three丨提质：食品业:设备堵管要因分析

"我们的乳制品是通过管道送到下一个机台生产的。温度高的时候，蛋白脂肪是会凝固的，管子就会堵起来！此时只能停线、拆管子、洗管子，这真的太费时间了。"

 这个问题，相信乳制品行业的人听到都会瞬间焦虑。Profet AI 的要因分析功能，堪称解决这一“疑难杂症”的“良药”。

经过深入的数据分析和与客户的详尽讨论及测试，Profet AI 准确识别出原料配比以及制程中特定阶段的温度温差设定问题是导致堵管的主要原因。借助其先进的配方探索功能，Profet AI 协助企业确定了具体的堵管温度阈值，从而有效避免堵管现象的发生，并同步提升了乳制品的整体质量。

跨出 AI 导入第一步

 万事开头难。那对于尚未正式引入 AI 的企业，到底应该如何起步呢？彭剀意先生建议了如下关键步骤：

  凭借在超过 14 种以上产业类型中的丰富经验，Profet AI 团队已累计服务超过 5000 人次的企业客户。

团队采用创新的工作坊形式，不仅能够有效激发企业员工组建 AI 种子团队的热情，更能在企业整个 AI 应用过程中提供全方位支持：包括 AI 知识与思维的培训、AI 工具的掌握、改善案例的选择、应用过程的辅导、成员项目的发表，直至 AI 技术在整个企业内的全面推广。

Profet AI 团队将始终以陪伴者的角色，全程参与并带动企业 AI 人才的培育，帮助企业运用 AI 思维加速数字化转型，开启智能化发展的新篇章。