工程机械行业智能工厂挑战与需求：AI产品经理的机遇

"现状问题及需求-如何做一名ai产品经理" 当前，工程机械行业在智能工厂建设中遇到的问题主要包括：现场设备的联网困难，导致无法实时获取设备运行状态数据；MES系统与其他如ERP、PLM的集成度不足，造成数据流通障碍，且MES无法与设备直接进行数据交互，依赖人工进行设备巡检和维护，无法实现数字化管理；缺乏有效的故障分析模型，未能开展预测性维护；生产设备、物料、人力等资源的利用率较低；订单执行的全程监控和控制能力不足。 针对这些问题，工程机械行业对智能工厂的发展有以下迫切需求： 1. 提升数据采集能力：这包括对现场设备数据的实时捕获，以支持决策优化和预防性维护。 2. 强化系统间的数据交互能力：需要建立更高效的数据集成平台，确保各系统之间的数据流畅，减少人工干预，提升自动化水平。 工业互联网作为一个关键的技术支撑，能有效解决这些问题。工业互联网产业联盟的报告指出，不同行业如轻工家电、工程机械、电子信息、钢铁等行业都在积极探索工业互联网的应用。例如，在工程机械行业，工业互联网可以实现供应链协同创新，提高离散制造的智能化水平，提供产品全生命周期的智能服务，甚至结合保险业务进行创新应用。 对于AI产品经理来说，理解这些行业需求和挑战至关重要。他们需要设计和开发能够解决实际问题的AI解决方案，比如建立基于大数据的预测性维护模型，利用物联网技术实现设备的远程监控，通过AI算法优化生产流程，提升资源利用率，并利用工业互联网平台实现订单执行的透明化管理。此外，AI产品经理还需要关注行业特定的生产特点和业务需求，以便更好地定制化AI产品和服务，满足行业的个性化需求。 在实际操作中，AI产品经理应具备跨学科的知识，包括但不限于数据分析、机器学习、物联网技术、工业自动化以及业务流程管理。他们需要与工程师、数据科学家、业务部门紧密合作，以确保AI技术能够无缝融入现有的工业环境，驱动企业的数字化转型。同时，关注行业动态，了解最新的工业互联网标准和法律法规，也是AI产品经理不可或缺的责任。