实现增强工程：AI与数字连续性在航空航天与国防转型中的作用

核心观点

• 增强工程正成为航空航天和国防（A&D）领域AI驱动转型的关键竞争焦点。地缘政治不确定性、供应链脆弱性、网络安全风险、人才短缺以及日益软件定义的产品给工程组织带来了前所未有的压力。
• 数字连续性仍然是扩展AI驱动工程的主要瓶颈。尽管AI采用正在加速，但企业规模的工程转型仍然处于早期阶段。
• AI正从生产力工具转变为增长和竞争力的杠杆，帮助组织应对人才限制，加速创新。
• 人类-AI协作模式对于成功实施增强工程至关重要，但成熟度仍然落后。
• 数据基础对于AI的成功扩展至关重要，但许多A&D组织仍在努力应对数据质量、互操作性和治理方面的挑战。

关键数据

• 81%的组织认为人才和技能短缺是一个重大威胁，但只有46%的组织感到准备好应对。
• 65%的组织担心如果他们不能快速适应，将失去未来的项目地位、工作份额或顶尖工程人才。
• 只有6%的组织实现了端到端的数字连续性，并拥有一个连接的企业级架构和单一数据源。
• 只有17%的组织报告了工作流编排或端到端集成。
• 68%的工程劳动力需要重新培训或培训才能在AI支持的环境中取得成功。

研究结论

• 只有10%的组织在数字连续性和AI驱动工程方面都表现出色，被称为“增强型领导者”。
• 大多数组织在数字连续性和AI能力方面都处于早期阶段，导致难以扩展增强工程。
• 增强型领导者在合规性、上市时间、成本绩效、劳动力效率和供应链弹性等方面取得了更好的成果。
• 为了实现增强工程，A&D组织需要采取七个关键行动，包括：将数字连续性转变为权威的工程知识骨干、围绕人类-AI团队重新设计工程、从设计到 sustainment 建立闭环学习、在决策级工程工作流程中工业化 AI、创建工程决策智能层、为工程建立 AI 和计算基础以及通过设计嵌入信任。

建议

• 优先考虑建立数字连续性，将其作为工程知识骨干。
• 重新设计工程流程和运营模式，以围绕人类-AI团队进行协作。
• 从设计到 sustainment 建立闭环学习。
• 在决策级工程工作流程中工业化 AI。
• 创建工程决策智能层。
• 为工程建立 AI 和计算基础。
• 通过设计嵌入信任。