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霍尼韦尔CEO:在2025年初,AI将推动工业大规模转型

VIMAL KAPUR
2025-01-15

虽然AI技术尚未成熟,但它已经足够先进,可以帮助实现工业领域三个最重要的目标——提高生产能力、实现可用性最大化和提升人员技能。

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霍尼韦尔首席执行官柯伟茂认为,在2025年“技术三重奏”将掀起真正的工业AI革命。图片来源:COURTESY OF HONEYWELL

2024年是AI从实验转变为主流商业推动力的一年,而2025年将是它开始在工业领域掀起大规模革命的一年。虽然AI技术尚未成熟,但它已经足够先进,可以帮助实现工业领域三个最重要的目标——提高生产能力、实现可用性最大化和提升人员技能。

确保我们的流程更高效、机器更努力地运行、人员更聪明地工作,这是有智慧的领导者(和精明的投资者)应该每天都关注的一个永恒话题。虽然你可以单独解决每个挑战,但聪明的做法是通过加速从自动化到自主化的转变来共同解决这些挑战,这也是我认为工业界在未来一年准备做的事情。

自动化 vs. 自主化

虽然“自动化”和“自主化”听起来非常相似,但它们描述的是两种截然不同的状态。在自动化设施中,工业流程由具有预编程指令和确定性结果的机器控制。而在自主化设施中,系统或机器可以根据新条件、变化的环境或意外问题提供建议和决策。

两者都需要熟练工人的互动和干预,但工业自主化的美妙之处在于机器可以执行所有任务,并作为博学的助理,增强团队中人类的能力。两者的关键区别是AI,这也是自动化和自主化之间的区分因素。

以实现可用性最大化的需求为例,这是AI的核心优势之一。通过访问过去数年甚至数十年与设备性能和服务相关的历史数据,AI可以分析数据并提供建议,以延长设备的使用寿命或进行最有效的设备维修。这意味着你将面临更少的计划外设备停机,从而降低成本,同时最大程度提高生产能力。

实现目标面临的挑战

只有在数据能够被带到现场并实时投入使用时,才能实现这个目标。AI与另外两项相对较新的创新相结合,激发了一个“技术三重奏”,可以将工业AI从理论变为现实。

这三项技术分别是云计算,我们可以在云端存储数据,并支持所有用户访问;5G,它能够低延迟地传输数据以支持实时操作和决策;以及AI,它支持人类以可访问的方式查询数据并在边缘解决问题。这三项技术的结合使我们能够将AI投入实际应用,这是真正的工业AI革命。

想象一下,一家偏远的炼油厂需要熟练操作人员来解决问题或提高产量,或者一家公司拥有多个商业建筑,需要根据入住情况动态管理其设施、提高资产寿命并满足新的可持续性报告要求。通过这三项技术,这家炼油厂或者公司都可以依靠历史数据和在边缘嵌入AI的工具来改善运营,并实现真正的预测性维护。这将提高炼油厂的生产率,并改善所有建筑物中租户的舒适度、安全性和保障。此外,工人使用AI赋能的工具,可以用前几代人的经验来增强他们的技能,使只有3到5年背景的工人能够像经验丰富的老手一样操作。

协作优势

在从业35年间,我学到的一个重要教训是,成功的合作伙伴关系往往可以将结果从优秀提升到卓越。在霍尼韦尔(Honeywell),我们拥有本领域的知识,对解决航空航天、能源和建筑基础设施领域的问题有深刻理解。通过与在云计算和5G领域的技术创新公司合作应用这些知识,我们能够开发出革命性的新产品和新服务。

这就是我们在整个技术生态系统中建立合作伙伴关系的目标,包括最近宣布的与高通(Qualcomm)和谷歌(Google)的合作。该领域的其他公司也做了同样的事情:人们认识到团队合作的好处,同时每一个合作伙伴都在竭尽全力各展所长。

与工业客户的合作同样重要。在本行业中工作了几十年后,我学到的一件事是,当你只盯住某个问题开发解决方案时,这个解决方案往往不会被采用。公司闭门造车开发通用解决方案,而不是利用这些资源帮助客户开发具体方案,解决他们真正面临的问题,结果就是浪费了无数的时间和金钱。后者会刺激投资,并且开发出的技术经常可以大规模应用。

今年的情况

工业目前正处于一个转折点,我们可以利用当今技术的力量,大幅提高我们的工作效率和盈利能力。我们清楚地知道,我们需要让流程变得更高效、机器更努力地运行、人员更聪明地工作,而云计算、5G和AI的技术三重奏可以实现这一目标。这就是为什么我乐观地认为,2025年,我们将真正开始大规模实现工业自主化,每一天都将是运行效率最高的一天,每个人都将是世界领先的专家。(财富中文网)

柯伟茂现任霍尼韦尔首席执行官兼董事长。

Fortune.com上发表的评论文章中表达的观点,仅代表作者本人的观点,不能代表《财富》杂志的观点和立场。

翻译:刘进龙

审校:汪皓

2024年是AI从实验转变为主流商业推动力的一年,而2025年将是它开始在工业领域掀起大规模革命的一年。虽然AI技术尚未成熟,但它已经足够先进,可以帮助实现工业领域三个最重要的目标——提高生产能力、实现可用性最大化和提升人员技能。

确保我们的流程更高效、机器更努力地运行、人员更聪明地工作,这是有智慧的领导者(和精明的投资者)应该每天都关注的一个永恒话题。虽然你可以单独解决每个挑战,但聪明的做法是通过加速从自动化到自主化的转变来共同解决这些挑战,这也是我认为工业界在未来一年准备做的事情。

自动化 vs. 自主化

虽然“自动化”和“自主化”听起来非常相似,但它们描述的是两种截然不同的状态。在自动化设施中,工业流程由具有预编程指令和确定性结果的机器控制。而在自主化设施中,系统或机器可以根据新条件、变化的环境或意外问题提供建议和决策。

两者都需要熟练工人的互动和干预,但工业自主化的美妙之处在于机器可以执行所有任务,并作为博学的助理,增强团队中人类的能力。两者的关键区别是AI,这也是自动化和自主化之间的区分因素。

以实现可用性最大化的需求为例,这是AI的核心优势之一。通过访问过去数年甚至数十年与设备性能和服务相关的历史数据,AI可以分析数据并提供建议,以延长设备的使用寿命或进行最有效的设备维修。这意味着你将面临更少的计划外设备停机,从而降低成本,同时最大程度提高生产能力。

实现目标面临的挑战

只有在数据能够被带到现场并实时投入使用时,才能实现这个目标。AI与另外两项相对较新的创新相结合,激发了一个“技术三重奏”,可以将工业AI从理论变为现实。

这三项技术分别是云计算,我们可以在云端存储数据,并支持所有用户访问;5G,它能够低延迟地传输数据以支持实时操作和决策;以及AI,它支持人类以可访问的方式查询数据并在边缘解决问题。这三项技术的结合使我们能够将AI投入实际应用,这是真正的工业AI革命。

想象一下,一家偏远的炼油厂需要熟练操作人员来解决问题或提高产量,或者一家公司拥有多个商业建筑,需要根据入住情况动态管理其设施、提高资产寿命并满足新的可持续性报告要求。通过这三项技术,这家炼油厂或者公司都可以依靠历史数据和在边缘嵌入AI的工具来改善运营,并实现真正的预测性维护。这将提高炼油厂的生产率,并改善所有建筑物中租户的舒适度、安全性和保障。此外,工人使用AI赋能的工具,可以用前几代人的经验来增强他们的技能,使只有3到5年背景的工人能够像经验丰富的老手一样操作。

协作优势

在从业35年间,我学到的一个重要教训是,成功的合作伙伴关系往往可以将结果从优秀提升到卓越。在霍尼韦尔(Honeywell),我们拥有本领域的知识,对解决航空航天、能源和建筑基础设施领域的问题有深刻理解。通过与在云计算和5G领域的技术创新公司合作应用这些知识,我们能够开发出革命性的新产品和新服务。

这就是我们在整个技术生态系统中建立合作伙伴关系的目标,包括最近宣布的与高通(Qualcomm)和谷歌(Google)的合作。该领域的其他公司也做了同样的事情:人们认识到团队合作的好处,同时每一个合作伙伴都在竭尽全力各展所长。

与工业客户的合作同样重要。在本行业中工作了几十年后,我学到的一件事是,当你只盯住某个问题开发解决方案时,这个解决方案往往不会被采用。公司闭门造车开发通用解决方案,而不是利用这些资源帮助客户开发具体方案,解决他们真正面临的问题,结果就是浪费了无数的时间和金钱。后者会刺激投资,并且开发出的技术经常可以大规模应用。

今年的情况

工业目前正处于一个转折点,我们可以利用当今技术的力量,大幅提高我们的工作效率和盈利能力。我们清楚地知道,我们需要让流程变得更高效、机器更努力地运行、人员更聪明地工作,而云计算、5G和AI的技术三重奏可以实现这一目标。这就是为什么我乐观地认为,2025年,我们将真正开始大规模实现工业自主化,每一天都将是运行效率最高的一天,每个人都将是世界领先的专家。(财富中文网)

柯伟茂现任霍尼韦尔首席执行官兼董事长。

Fortune.com上发表的评论文章中表达的观点,仅代表作者本人的观点,不能代表《财富》杂志的观点和立场。

翻译:刘进龙

审校:汪皓

Just as 2024 was the year AI went from an experiment to a mainstream business enabler, 2025 will be the year it begins to revolutionize the industrial sector at scale. While the technology is still maturing, it has sufficiently advanced to help address the industrial sector’s three most important objectives—increasing throughput, maximizing availability, and upskilling people.

The need to make certain our processes work more efficiently, our machines work harder, and our people work smarter is a universal constant that wise leaders (and savvy investors) should focus on every day. While you can approach each of these challenges in isolation, the smart play is to tackle them together by accelerating the move from automation to autonomy, and that is what I believe industry is ready to do in the year ahead.

Automation vs. autonomy

While “automation” and “autonomy” sound remarkably similar, they describe two very different states. In an automated facility, machines with pre-programmed instructions and deterministic outcomes govern the industrial process. In an autonomous facility, systems or machines can make recommendations and decisions that adapt to new conditions, changing environments, or unanticipated problems.

Both require skilled human interaction and intervention, but the beauty of industrial autonomous operation is that the machines are there to run everything, and serve as learned assistants, augmenting the humans on the team. The key difference—the element that jumps the divide between automated and autonomous operations—is artificial intelligence.

Consider the need to maximize availability—a core benefit of AI. By accessing years or even decades of historical data associated with equipment performance and service records, AI can analyze the data and provide recommendations that will extend the life of equipment or repair it most effectively. This means you face fewer unscheduled equipment outages, which reduces cost while maximizing throughput.

The delivery challenge

This only works if that data can be brought to the field and put to work in real time. The combination of AI with two other relatively recent innovations has sparked a “technology trifecta” that turns the theory of industrial AI into reality.

That trifecta includes the cloud, where we can store data and make it accessible to all users; 5G, which enables low-latency transmission of that data to power real-time operations and decision-making; and AI, which enables humans to interrogate the data in accessible ways and solve problems at the edge. This trifecta, which allows us to put AI to practical use, is the true industrial AI revolution.

Imagine a remote refinery in need of skilled operational staff to solve an issue or improve yield, or a company that owns multiple commercial buildings that needs to dynamically manage their facilities based on occupancy, improve their asset life, and meet new sustainability reporting requirements. With the trifecta, both can lean on historical data and AI-embedded tools at the edge to improve operations and enable true predictive maintenance. This leads to increased productivity at the refinery, and improved comfort, safety, and security for the tenants in all the buildings. In addition, by putting AI-enabled tools in the hands of workers, you can augment their skills with the experience of generations of others who have gone before them—enabling a worker with 3 to 5 years of background to operate as though they are a seasoned veteran.

The collaborative advantage

A significant lesson I’ve learned in my 35 years in this business is that successful partnerships can frequently take results from good to great. At Honeywell we have domain knowledge and a deep understanding of how to solve problems in aerospace, energy, and the building infrastructure sectors. By applying that knowledge in partnership with companies pioneering technology in the cloud and 5G space, we are able to develop revolutionary new products and services.

That’s the goal of the partnerships we’ve formed across the technology ecosystem, including recently announced collaborations with Qualcomm and Google. Others in this space have done the same—recognizing the benefits of teaming, while doing what each partner does best.

Of equal importance is a partnership with our industrial customers. One of the things I’ve learned over decades of work in this environment is that when you develop a solution that chases a problem, that solution is generally not adopted. Countless hours and dollars have been wasted by companies developing universally accessible solutions in a box, instead of using those resources to help a customer shape a solution that solves something real and present to them. The latter stimulates investment, and most often that technology scales.

The case for this year

We are at an inflection point in industry where we can significantly enhance our ability to work productively and profitably by harnessing the power of today’s technologies. We know we need our processes to work more efficiently, our machines to work harder, and our people to work smarter—and we have the technology trifecta of the cloud, 5G, and AI that can make it happen. That’s why I’m optimistic that 2025 is the year we truly begin the move, at scale, to industrial autonomy, where every day is your best day of operation, and every person is a world-leading expert.

Vimal Kapur is CEO and chairman of Honeywell.

The opinions expressed in Fortune.com commentary pieces are solely the views of their authors and do not necessarily reflect the opinions and beliefs of Fortune.

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