百事公司用AI重新定义工厂设计和升级方式

对于许多大型企业而言，当下最实用的AI应用与撰写邮件或回答问题的关系不大。在百事公司，AI正在被应用于那些出错成本高昂、改动难以逆转的领域——工厂布局、生产线和实际运营。

这种转变体现在百事公司如何使用AI和数字孪生来模拟和调整制造设施，在对现实世界做出改变之前进行测试。百事公司没有试验聊天界面或办公工具，而是将AI应用于其核心问题之一：如何以更快的速度、更低的风险和更少的中断来配置工厂。

数字孪生是物理系统的虚拟模型。在制造业中，它们可以模拟设备放置、物料流动和生产速度。结合AI技术，这些模型可以测试数千种在实际生产线上不切实际或成本过高的方案。

百事公司一直与合作伙伴合作，将AI驱动的数字孪生应用于其制造网络的各个部分，早期试点项目侧重于改进设施设计和长期调整方式。

目标不是为了自动化而自动化。关键是周期时间。团队可以虚拟测试配置、提前发现问题，在需要更新时快速推进，而不是花费数周或数月通过物理试验来验证更改。

在大型消费品公司中，工厂改动往往进展缓慢。即使是小的调整——新的产线布局、不同的包装流程或设备升级——也可能需要长期的规划周期、审批和分阶段测试。每次延误都会对供应链和产品供应产生连锁反应。

数字孪生提供了突破这一瓶颈的途径。通过模拟生产环境，团队可以在接触实际设施之前，看到改动如何影响产能、安全性或停机时间。

百事公司的早期试点显示了更快的验证时间和初期现场产能改善的迹象，尽管该公司尚未公布详细指标。比数字更重要的是这种模式：AI被用来压缩物理运营中的决策周期，而不是替代员工或消除人类判断。

这类用例符合更广泛的趋势。超越试点项目的企业通常关注AI能够减少现有工作流摩擦的狭隘、明确界定的问题。制造、物流和医疗保健运营相比开放式知识工作显示出更强的动力。

百事公司的方法还凸显了大型企业内AI计划正在经历的一个更深层转变。价值与运营成果相关联——节省的时间、减少的中断、更好的规划——而不是关于生产力的笼统主张。

这种区别很重要。许多企业AI举措停滞不前，因为它们很难将使用与可衡量的影响联系起来。工具被部署，但工作流保持不变。

数字孪生改变了这种动态，因为它们直接位于规划和工程流程内部。如果模拟改动使工厂升级减少了数周的工期，效益是显而易见的。如果它降低停机风险，运营团队可以随时间推移进行测量。

这种对流程变化而非工具的关注，反映了其他部门正在发生的情况。例如，根据首席执行官安迪·贾西本周报道的评论，亚马逊正在其One Medical应用中测试一个AI助手，该助手利用患者历史记录来减少重复的初诊并支持护理互动。该助手嵌入在护理工作流中，而不是作为独立功能提供。

这两个案例都指向同一个教训：当AI适应工作已有的完成方式时，其采用速度会更快，而不是要求团队养成新的习惯。

百事公司的数字孪生工作不太可能长期保持独特。食品、化工和工业商品领域的许多大型制造商面临类似的规划限制和成本压力。许多企业已经使用模拟软件。AI为这些模型增添了速度和规模。

更有趣的是这对企业AI采用下一阶段意味着什么。

首先，重心正在从广泛的通用工具转向与特定决策相关的专注系统。其次，成功取决于模型质量，而更多地取决于数据质量、流程所有权和治理。数字孪生的效用取决于提供数据的运营数据质量。

第三，这类AI工作往往不会成为焦点。它不会产生耀眼的演示，但它可以重塑企业规划资本支出和管理风险的方式。

这也解释了为什么许多企业保持谨慎态度。构建和维护准确的数字孪生需要时间、跨团队协调和对物理系统的深入了解。收益来自重复使用，而不是一次性收益。

在AI报道中，很容易将焦点放在新模型、智能体或界面上。百事公司这样的案例指向了不同的方向。它们表明AI被视为基础设施——位于日常决策下方，并逐步改变工作如何在整个组织内流动的东西。

对于企业领导者而言，要点不是复制技术栈。而是寻找规划延误、验证周期或运营风险拖累业务的地方。这些摩擦点是AI最有可能生根的地方。

百事公司的数字孪生试点表明，工厂车间可能是当今AI最实用的试验场——不是因为它流行，而是因为当时间和错误有明确成本时，影响更容易看到。

Q&A

Q1：百事公司使用数字孪生技术的主要目的是什么？

A：百事公司使用数字孪生来模拟和调整制造设施，在改变现实工厂之前进行虚拟测试。通过模拟设备放置、物料流动和生产速度，可以测试数千种方案，大幅压缩决策周期，使团队能够虚拟测试配置、提前发现问题，从而以更快的速度、更低的风险完成工厂升级。

Q2：为什么数字孪生能够有效改变企业的AI采用方式？

A：数字孪生直接嵌入到规划和工程流程中，使AI的价值与可衡量的运营成果相关联。如果模拟改动节省了数周工期，或降低了停机风险，这些效益对运营团队而言是显而易见且可衡量的。这种直接的流程整合使企业能够清晰地看到AI投资的实际回报。

Q3：数字孪生技术在未来会面临什么主要挑战？

A：构建和维护准确的数字孪生需要时间、跨团队协调和对物理系统的深入了解。其次，数字孪生的有效性完全取决于提供数据的运营数据质量，这需要高质量的数据、明确的流程所有权和严格的治理。收益来自长期重复使用，而非一次性项目。