数字化是使用人工智能的关键第一步。 人工智能依赖于数据。 当谈到机器学习 (ML)（人工智能的一个子集）时，程序正在从可用的数据中学习。 如果该数据不准确、不完整或过时，则 ML 得出的结论将是错误的。 就制造业而言，这可能意味着数百万美元的损失。 为 AI 提供坚实的数据基础意味着数据必须相互连接且没有人为错误。
制造商的车间可能有一个数字系统。 这里的问题不一定是你是否使用数字系统。 也许一个更好、更关键的问题是你是否在任何地方使用纸张。 例如，最先进的制造执行系统 (MES) 可能控制一条生产线，但另一条产量较低的生产线是否依赖纸张来记录其设备历史记录？ 如果是这样，这是一个需要以某种方式缩小的差距。
没有什么神奇的系统可以为医疗设备制造商处理一切。 幸运的是，我们生活在一个充满融合的世界。 系统可以以这样一种方式交换信息，员工不再需要在不同的地方多次输入相同的数据。 现在，MES 可以直接从企业资源计划 (ERP) 系统、物料需求计划 (MRP) 系统等中提取或推送信息。
如前所述，人工智能风靡一时。 这可能导致高管下定决心为了使用人工智能而使用人工智能。 人工智能只有在你知道如何使用它的情况下才对企业有用。 这在很大程度上取决于你的制造场所收集的数据以及你想要改进的领域。 互联数据更加准确，全厂范围内的数字化意味着医疗器械公司可以全面了解他们在关键指标方面的表现。 建立这个基线可以让公司了解他们可以改进的领域以及如何跟踪改进。
人工智能可以潜在地用于帮助医疗设备公司使用最高效的员工来实现最少的缺陷和最高的产量。 人工智能的这种复杂程度需要时间，因为人工智能需要更多的数据和时间来学习。 一个起点可以是了解不同质量水平的批次中的共同因素。 例如，人工智能可以确定具有特定缺陷的批次往往包括来自特定供应商的材料。 如果更大的目标是减少一定百分比的缺陷，公司需要确定可以衡量和更好地理解哪些指标以实现该目标。 一旦你知道你需要测量什么，你就需要开始跟踪和趋势数据。
理想情况下，人工智能可以为你完成大部分工作。 但这取决于有多少数据是在集中位置自动收集的。 有些程序确实提供了“设置和取消”的复杂水平。 如果你仍处于数字化转型的过程中，那么这种人工智能可能还无法实现。 你仍然可以执行此步骤，但需要更多的努力。 使用商业智能工具可以让你从多个系统中获取信息并对其进行分析，以便了解自己是否正在取得进展。
如果你可以使用 AI，则有不同程度的复杂性。 随着时间的推移，一个高级程序远远超出了告诉你是朝着还是远离目标的方式。 人工智能将能够告诉你在给定某些变量的情况下你是否会达到目标，以及为确保你达到目标而做出哪些改变。 这使医疗器械公司能够提高产品质量、减少缺陷并确保患者安全。
医疗设备制造可以从人工智能中获益良多。 虽然目前这不是必需的，但在竞争上，制造商很难与使用人工智能的公司竞争。 以更少的错误更快地生产出更好的产品所带来的好处使确实使用人工智能的制造商比那些不使用人工智能的制造商更具优势。 开始人工智能之旅的最佳方式是将所有系统数字化并连接你您的数据，以便人工智能可以开始接受培训。
