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耐克GE可口可乐……全球领先企业都在用Ai转型

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耐克GE可口可乐……全球领先企业都在用Ai转型

标准化、自动化之后,企业转型的第三次浪潮正在兴起。

图片来源:视觉中国

记者|刘怡君

编辑|马蕾

当你还在犹豫是否要亲近人工智能时,一些领先企业已经将其渗入生产、研发、营销等各个环节。在接受埃森哲近期调研的全球1500家公司中,有9%的公司因部署人工智能,获得了高于其竞争对手2倍到6倍的回报。

这项调查,由埃森哲首席技术和创新官保罗·多尔蒂 (Paul R. Daugherty) 和埃森哲信息技术和商业研究董事总经理詹姆斯·威尔逊(H. James Wilson)发起。他们发现,大部分企业在变革中之所以看不到成效,是因为员工受限于蹩脚工具和低效率流程,不能释放出自己的潜力。而如果能让人类和智能机器协同工作,企业就可以将员工从繁琐、无奈中解脱出来。

放眼全球,一些自动化程度最高的场所,正在经历一场对“人力”的重新定义——囊括了从装配线工人,到维护专家,再到机器人工程师和运营经理等形形色色的角色。

GE公司将传感器连接到涡轮机,来监测涡轮机的物理变化,这些信息可以帮助工程师更好地改善产品的运行条件。

日立公司正在使用人工智能来分析工人的常规行为,他们将实时数据传输给机器人,再由这些机器人直接向员工传达指示,以动态改进工作目标。

旧金山的一家大数据分析公司Sight Machine,正在利用机器学习分析功能,帮助客户将工厂车间的停机时间减少了 50%,让其净收益同步增长了25%——这项技术不仅提高了工厂效率,还额外让工程师和维护人员节省了更多时间,来处理其它更有价值的任务。

整个制造业和工业环境,都可以利用人工智能释放员工的潜能。而对于研发人员来说,他们更能如释重负,因为根据埃森哲的调研,他们喜欢发现和提问,却对枯燥地重复实验和收集数据感到为难。人工智能的参与,能让研发部门在几个月内就完成之前需要花费数年的研究。

耐克公司最近想为短跑运动员制造出更好的钉鞋。如果想帮助短跑运动员获得触发力,就得增加钉鞋的材料硬度,但是较重的材料会拖累运动员的速度。按照常规的人类设计师思路,他们会从现有的鞋子开始迭代,依据市场反应每年进行改进。

但在算法设计软件的帮助下,耐克通过3D技术打印出了各种设计原型,并对其进行测试,最终在短时间内制作出了一款可以为短跑运动员缩短1/10秒时间的鞋子,而这1/10秒正是之前短跑赛道上第一名和第四名选手之间的差距。

当产品推向市场后,企业还可以借用人工智能的力量,进一步将触手伸向市场。

可口可乐公司运营着1600万个冷藏柜,以冷藏其在全球零售店销售的软饮料,这需要数千名员工进行实地管理。可口可乐公司使用了一个融合了计算机视觉、深度学习和自然语言处理技术的应用程序Einstein,员工只需要用手机拍一张冷藏柜的照片,Einstein就可以自动识别并计算出冷藏柜中有多少瓶可口可乐,从而帮助员工补货。

此外,这套应用程序还可以利用客户关系管理数据和其他信息(包括天气预报、促销优惠、库存水平和历史数据),以此预测和建议如何发放补货订单,以应对季节性波动等不确定因素。

时装公司Ralph Lauren(拉尔夫·劳伦)也不甘落后,它为自己的部分试衣间配备了一面智能穿衣镜,通过RFID(无线射频识别) 技术来识别购物者带进试衣间的衣物。 这面镜子能够显示衣物的详细信息——比如供选择的尺寸和颜色,如果顾客授意,它就自动下达指令让销售人员将其送至试衣间。此外,它还可以改变照明环境,塑造出日落、聚会等场景,帮助购物者做出购买决策。

当然,智能镜子也会收集客户的相关数据——在试衣间停留的时长、购买与试用的数量比例等,Ralph Lauren可以利用它们进行综合分析,优化店铺的具体布局。

除了常规的研发、销售环节,每家公司都有大量的后台活动,人工智能的引入,可以帮助它们减轻重复性、低可见性任务的负担,使员工专注于高价值的任务。

维珍铁路公司现在在收到投诉时可以自动回复。如果人工智能对于某项投诉无法确定处理方案,就会将其交由人类工作人员审核。以往该公司只接受网站投诉,而现在能处理来自电子邮件、传真、邮寄邮件和社交媒体等各个渠道的咨询。通过此举,维珍铁路公司的投诉部门减少了85%的人工工作量,客户通信量增加了20%。

如果运用得当,人工智能还能成为企业职能部门的“把关人”,对“罪行累累”的企业流程进行升级。

联合利华公司将其运用到招聘流程中。职位申请者需要通过电脑或智能手机录制并提交一份面试视频。在该视频当中,他们被要求需要回答一组特定问题,人工智能应用程序会对用词、身体语言、语气进行分析、筛选。只有最优秀的候选人才,会被请入公司办公室,由招聘决策人员做最终评估。

新系统投入使用后的90天内,联合利华的求职申请量就比前一年同期增长了一倍,招到新员工的平均时间从4个月缩短到4周,招聘人员用于审查求职申请的时间也减少了75%。该公司还发现,新系统帮助公司组建了迄今为止最为多样化的员工队伍。

无论是工厂生产、研发工作,还是市场活动、后台管理,人工智能都在帮助企业做同一件事:解决烦冗的问题,让员工绕过苦差事,把更多的时间用于构思新创意,更快地将更多优质产品推向市场。

纵观商界历史,企业已经经历了两次转型浪潮。亨利·福特开创了标准化流程,引领了第一次企业转型浪潮;自动化流程带动第二次浪潮,并于20世纪90年代达到顶峰。多尔蒂和威尔逊在其新书《机器与人》中提出,以“自适应流程”为标志的第三次企业转型浪潮正在兴起,在此过程中,机器和人类的活动之间会产生一个“缺失的中间地带”,企业如果能让人和机器密切协作,就可以实现业务的跨越式增长。

推荐阅读:

书名:《机器与人:埃森哲论新人工智能》

作者:保罗·多尔蒂 (Paul R. Daugherty)、詹姆斯·威尔逊(H. James Wilson)

出版社:中信出版集团

出版时间:2018年11月

 

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

可口可乐

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标准化、自动化之后,企业转型的第三次浪潮正在兴起。

图片来源:视觉中国

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编辑|马蕾

当你还在犹豫是否要亲近人工智能时,一些领先企业已经将其渗入生产、研发、营销等各个环节。在接受埃森哲近期调研的全球1500家公司中,有9%的公司因部署人工智能,获得了高于其竞争对手2倍到6倍的回报。

这项调查,由埃森哲首席技术和创新官保罗·多尔蒂 (Paul R. Daugherty) 和埃森哲信息技术和商业研究董事总经理詹姆斯·威尔逊(H. James Wilson)发起。他们发现,大部分企业在变革中之所以看不到成效,是因为员工受限于蹩脚工具和低效率流程,不能释放出自己的潜力。而如果能让人类和智能机器协同工作,企业就可以将员工从繁琐、无奈中解脱出来。

放眼全球,一些自动化程度最高的场所,正在经历一场对“人力”的重新定义——囊括了从装配线工人,到维护专家,再到机器人工程师和运营经理等形形色色的角色。

GE公司将传感器连接到涡轮机,来监测涡轮机的物理变化,这些信息可以帮助工程师更好地改善产品的运行条件。

日立公司正在使用人工智能来分析工人的常规行为,他们将实时数据传输给机器人,再由这些机器人直接向员工传达指示,以动态改进工作目标。

旧金山的一家大数据分析公司Sight Machine,正在利用机器学习分析功能,帮助客户将工厂车间的停机时间减少了 50%,让其净收益同步增长了25%——这项技术不仅提高了工厂效率,还额外让工程师和维护人员节省了更多时间,来处理其它更有价值的任务。

整个制造业和工业环境,都可以利用人工智能释放员工的潜能。而对于研发人员来说,他们更能如释重负,因为根据埃森哲的调研,他们喜欢发现和提问,却对枯燥地重复实验和收集数据感到为难。人工智能的参与,能让研发部门在几个月内就完成之前需要花费数年的研究。

耐克公司最近想为短跑运动员制造出更好的钉鞋。如果想帮助短跑运动员获得触发力,就得增加钉鞋的材料硬度,但是较重的材料会拖累运动员的速度。按照常规的人类设计师思路,他们会从现有的鞋子开始迭代,依据市场反应每年进行改进。

但在算法设计软件的帮助下,耐克通过3D技术打印出了各种设计原型,并对其进行测试,最终在短时间内制作出了一款可以为短跑运动员缩短1/10秒时间的鞋子,而这1/10秒正是之前短跑赛道上第一名和第四名选手之间的差距。

当产品推向市场后,企业还可以借用人工智能的力量,进一步将触手伸向市场。

可口可乐公司运营着1600万个冷藏柜,以冷藏其在全球零售店销售的软饮料,这需要数千名员工进行实地管理。可口可乐公司使用了一个融合了计算机视觉、深度学习和自然语言处理技术的应用程序Einstein,员工只需要用手机拍一张冷藏柜的照片,Einstein就可以自动识别并计算出冷藏柜中有多少瓶可口可乐,从而帮助员工补货。

此外,这套应用程序还可以利用客户关系管理数据和其他信息(包括天气预报、促销优惠、库存水平和历史数据),以此预测和建议如何发放补货订单,以应对季节性波动等不确定因素。

时装公司Ralph Lauren(拉尔夫·劳伦)也不甘落后,它为自己的部分试衣间配备了一面智能穿衣镜,通过RFID(无线射频识别) 技术来识别购物者带进试衣间的衣物。 这面镜子能够显示衣物的详细信息——比如供选择的尺寸和颜色,如果顾客授意,它就自动下达指令让销售人员将其送至试衣间。此外,它还可以改变照明环境,塑造出日落、聚会等场景,帮助购物者做出购买决策。

当然,智能镜子也会收集客户的相关数据——在试衣间停留的时长、购买与试用的数量比例等,Ralph Lauren可以利用它们进行综合分析,优化店铺的具体布局。

除了常规的研发、销售环节,每家公司都有大量的后台活动,人工智能的引入,可以帮助它们减轻重复性、低可见性任务的负担,使员工专注于高价值的任务。

维珍铁路公司现在在收到投诉时可以自动回复。如果人工智能对于某项投诉无法确定处理方案,就会将其交由人类工作人员审核。以往该公司只接受网站投诉,而现在能处理来自电子邮件、传真、邮寄邮件和社交媒体等各个渠道的咨询。通过此举,维珍铁路公司的投诉部门减少了85%的人工工作量,客户通信量增加了20%。

如果运用得当,人工智能还能成为企业职能部门的“把关人”,对“罪行累累”的企业流程进行升级。

联合利华公司将其运用到招聘流程中。职位申请者需要通过电脑或智能手机录制并提交一份面试视频。在该视频当中,他们被要求需要回答一组特定问题,人工智能应用程序会对用词、身体语言、语气进行分析、筛选。只有最优秀的候选人才,会被请入公司办公室,由招聘决策人员做最终评估。

新系统投入使用后的90天内,联合利华的求职申请量就比前一年同期增长了一倍,招到新员工的平均时间从4个月缩短到4周,招聘人员用于审查求职申请的时间也减少了75%。该公司还发现,新系统帮助公司组建了迄今为止最为多样化的员工队伍。

无论是工厂生产、研发工作,还是市场活动、后台管理,人工智能都在帮助企业做同一件事:解决烦冗的问题,让员工绕过苦差事,把更多的时间用于构思新创意,更快地将更多优质产品推向市场。

纵观商界历史,企业已经经历了两次转型浪潮。亨利·福特开创了标准化流程,引领了第一次企业转型浪潮;自动化流程带动第二次浪潮,并于20世纪90年代达到顶峰。多尔蒂和威尔逊在其新书《机器与人》中提出,以“自适应流程”为标志的第三次企业转型浪潮正在兴起,在此过程中,机器和人类的活动之间会产生一个“缺失的中间地带”,企业如果能让人和机器密切协作,就可以实现业务的跨越式增长。

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书名:《机器与人:埃森哲论新人工智能》

作者:保罗·多尔蒂 (Paul R. Daugherty)、詹姆斯·威尔逊(H. James Wilson)

出版社:中信出版集团

出版时间:2018年11月

 

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