云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能和边缘计算等大数字科技共同构成了推动制造业智能转型的重要支柱，特别是人工智能一定会重塑千行万业，已从点级走向应用与系统级。新数字技术在进一步推动工业智能转型加速的同时，还将衍生大量的业务价值场景。

AI等新数字技术发挥的具像价值

在工业生产、运营、供应链、用户体验等多个环节，AI等新数字技术的落地都将产生非常具像可观的价值。

提高生产效率和灵活性

云计算和边缘计算使得制造企业能够实现资源的按需使用和快速扩展。这意味着企业可以根据市场需求的变化迅速调整生产规模，避免资源浪费。

快速响应市场需求：制造企业可以根据市场需求变化，灵活调整生产计划，减少库存积压，提高资金利用效率。

降低IT成本：通过云计算，企业可以减少对昂贵硬件和数据中心的依赖，降低IT基础设施成本。

优化运营和供应链管理

大数据分析和物联网技术使得企业能够实时监控和分析供应链各个环节的数据，优化供应链管理，减少资源浪费和物流成本。

优化库存管理：通过实时数据分析，企业可以更准确地预测需求，优化库存水平，减少库存成本。

提升供应链透明度：实时监控供应链各环节，确保供应链的透明和高效运营，减少延误和错误。

提升产品质量和一致性

人工智能和大数据分析技术能够实时监测生产过程中的各项参数，自动检测和纠正质量问题，确保产品的一致性和高质量。

减少废品率：通过自动检测和质量控制，减少生产过程中的废品率，提高产品的一致性和质量。

提高客户满意度：高质量和一致性的产品能够提升客户的信任和满意度，从而增强品牌竞争力。

促进创新和产品开发

人工智能和大数据分析可以辅助产品设计和研发。通过对市场数据和用户反馈的分析，企业可以更好地理解市场需求，进行产品创新。

缩短研发周期：通过数据分析和模拟，企业能够更快速地开发出符合市场需求的新产品，缩短产品上市周期。

提高创新能力：基于数据的决策和人工智能的辅助设计，使得企业能够更快地识别市场趋势，推动产品创新。

实现智能制造和个性化定制

物联网和人工智能的结合，使得企业能够实现智能制造和个性化定制，满足不同客户的需求。

提升生产灵活性：通过智能制造技术，企业可以灵活调整生产线，快速响应客户的个性化需求，提高生产灵活性。

增强客户满意度：个性化定制能够更好地满足客户的个性化需求，提升客户满意度和忠诚度。

促进绿色制造和可持续发展

大数据和物联网技术可以帮助企业优化资源使用，减少能源消耗和环境污染，推动绿色制造和可持续发展。

降低能源消耗：通过对生产过程中的能源使用进行实时监控和分析，优化能源使用，降低能耗和成本。

减少环境污染：实时监控生产过程中的排放情况，及时采取措施，减少环境污染，推动绿色制造。