制造业中的人工智能 (AI)

人工智能将彻底改变制造业，使其能够以最高的效率、精度和弹性来优化各种流程，尤其是在工业 4.0 的背景下。

将机器学习、计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 等人工智能技术融入工业生产，对于改善生产流程中的问题非常有益。人工智能方法分析由传感器数据、机器数据和生产线数据生成的大量数据，其唯一目标是优化效率、质量控制和停机时间。

制造业中的人工智能技术

实时监控与控制

AI 利用算法提取数据模式，预测可能的故障，并提出改进建议，有时甚至实时自主调整这些流程。

AI 最具深远影响且最受欢迎的应用之一是预测性维护。AI 算法可以利用嵌入在机械设备中的传感器生成的数据来预测即将发生的故障的大致时间范围，从而能够安排维护活动，最大限度地减少计划外停机时间。作为另一项广受认可的 AI 用途，基于计算机视觉的应用可以逐秒检查产品，以检测缺陷，从而促进质量控制。

生成式 AI 与智能制造

生成式 AI 或 gen AI 可以创建新的内容，无论是文本、图像，还是根据现有数据和先前提示学习到的预定义模式。它可用于许多工业应用，如产品搜索、文档摘要、客户服务和呼叫处理等。

在制造业中，AI 比自动化更进一步，能够实现实时决策。这一角色是当前广为人知的“智能工厂”或“智能制造”概念（这些是工业 4.0 的术语）下的一个非常重要的组成部分。这种高科技的制造方式构成了一个互联的技术集合、实时 数据分析 和 AI，以实现灵活、高效和高度自动化的制造系统。

AI 对生产过程进行持续控制。因此，从生产过程的本质来看，AI 必须以某种方式进行干预，而无需任何外部指令，从而提高生产力并同时减少浪费。有了这些系统，创新、生产和分销将提升到全新的水平。

人机协作

AI 推动了人机协作的第二大趋势。过去，普通的工业机器人有些笨重，需要持续密切的监督，并在严格受限的环境中运行；然而，新一代的 AI 驱动的协作机器人 (cobots) 却能与人类安全地协同工作。协作机器人将工人从重复性或繁重且创造性要求不高的工作中解放出来；因此，在这些任务被解放后，工人可以将精力集中在创造性上。

这两项 AI 应用将制造业带入了一个更高级、更智能、更可持续的领域。这些好处的自然流动使得 AI 服务于现代制造业。

人工智能在制造业的应用

制造业中有各种 AI 应用

1. 机器人自动化：AI 用于指挥机器人以完美的精度和一致性执行任务。机器人既不睡觉也不休息。这有助于制造商提高生产力并减少错误。
2. 预测性维护：AI 根据从生产设备传感器收集的数据，查找机器潜在故障的模式。这可以提高机器的可靠性，并确保制造商更少的停机时间。
3. 流程优化：基于所有生产阶段的数据，AI 算法可以观察瓶颈或低效率，从而实现更顺畅的物料流动和更少的浪费。
4. 质量控制：AI 算法学习一系列生产运行中的数据，寻找可能表明缺陷的某些变异，并通知制造商，以便他们在问题真正出现之前进行补救。
5. 供应链优化：这包括使用 AI 分析供应链数据，以寻找节省成本的机会并确保更好的物料流动。
6. 能源管理：AI 帮助制造商管理能源消耗，并识别节能机会。
7. 个性化：AI 可以为单个消费者定制产品，为制造商提供更多个性化的途径。

制造中的 AI 用例

AI 本质上正在改变制造业，构建智能、高效、灵活的生产系统。制造业中的一些主要 AI 用途包括：

数字孪生技术

数字孪生技术 AI 系统创建流程、生产线、工厂和供应链的虚拟副本。这些数字孪生可以模拟、分析和预测其随时间推移的行为。通过提供真实世界的镜像，数字孪生使制造商能够在不实际干预资产的情况下对运营进行优化。

数字孪生捕获来自物联网 (IoT) 传感器、可编程逻辑控制器 (PLC)、深度学习和 AI 算法的数据，这些数据不断更新数字模型，以实时信息保持虚拟表示的准确性。

协作机器人

协作机器人是设计用于与人类工人协作的机器，通过承担枯燥或繁重的体力任务来提高安全性和生产力。例如，在电子制造中，协作机器人可用于以极高的精度放置组件，从而大大提高装配操作的效率和准确性。它们真正代表了自动化的一次演进，弥合了手动灵活性和机器精度的差距。

预测性维护

基于对完整集成机械设备的传感器数据，AI 可以提前预测设备损坏。利用数字孪生分析设备行为和性能模式，系统会在问题完全显现之前尽早向操作员发出警报。

汽车制造商在其装配线机器人上应用预测性维护，以最大限度地减少计划外停机时间，从而节省大量成本。这也使制造公司能够安排在非生产时间进行生产维护，以免干扰生产计划。

定制制造

AI 使制造商能够提供大规模定制，即根据客户规格创建定制产品，但不会减慢生产速度。与设计过程相结合，AI 使公司能够快速更改设计理念，以直接响应客户的实时反馈。服装制造商使用 AI 算法来定制产品，使他们的客户可以选择适合他们品味的 designs。因此，这种程度的灵活性有利于客户参与和满意度。

生成式设计

基于人工智能的生成式设计将根据材料或制造约束等参数考虑所有设计替代方案。为了加速产品开发，它通过使制造商能够简要考虑多个迭代来缩短设计时间。

质量控制

基于 AI 的质量控制应用程序采用计算机视觉和机器学习（通常借助数字孪生）进行实时缺陷检测。这些系统在制造过程中检查产品图像，以比人类检查员更准确地检测不一致或缺陷。

例如，在电子制造中，AI 质量控制确保根据严格的规格检查组件。这些检查保证了更高水平的产品质量和更少的浪费，从而提高了客户满意度。

能源管理

基于 AI 的系统实时监控能耗，查找任何低效率；一旦发现任何能耗低效率，它就会建议纠正措施，以控制能源成本并减少能源浪费和对环境的影响。例如，能源管理 AI 将优化一家电子制造公司的运营。效率的提高转化为巨大的节省和碳足迹的减少。

员工管理

它有助于劳动力规划和劳动力管理系统，并分析员工数据以产生最佳生产力班次。它分析工作量、绩效和技能组合以产生高效班次。制造商通过 AI 管理他们的劳动力，以确保熟练工人部署在最需要的地方。

供应链管理

AI 通过摄入大数据进行需求预测、库存管理和物流来优化供应链。对于 AI 数字孪生，可以想象整个供应链的虚拟对应物，供制造商在几乎实时的情况下模拟各种中断情况或资源短缺。机器学习有助于需求预测和采购流程自动化，以确保制造商在需要时拥有可用材料。

通过 AI 订单管理，订单履行和跟踪也可得到优化，以实现及时交付。例如，食品制造商使用 AI 来增强供应链，以预测季节性变化的需求并相应地规划资源，从而最大限度地减少浪费。此功能进一步帮助制造商应对运营效率和市场动态。

库存管理

AI 通过分析数据来预测库存需求并相应地补充库存，从而使库存水平趋于平衡。制造商实时分析需求和库存，以将库存水平维持在最佳点，从而最大限度地降低持有成本并改善现金流。例如，食品和饮料制造商通过基于 AI 的系统实时跟踪成分消耗。

在制造中使用 AI 的好处

从上面的例子可以看出，AI 将制造业的范围扩大了。

1. 更高的效率：AI 系统可以通过执行重复性工作来优化自动化系统的能力。这些系统消除了人为错误，同时也为系统提供了更有效地改进自身的方法。生产流程可以通过集成系统进行简化，从原材料的接收到成品的生产，将人工干预程度降至最低或完全排除，从而实现“无人化制造”。
2. 成本降低：自动化、预测分析和质量控制的结合带来了显著的成本降低。AI 强制执行劳动力减少、维护减少、浪费减少和能源优化，从而演变出精益运营程序。
3. 更好的决策质量：AI 的数据处理使管理者能够实时做出明智的决策。然而，制造商可以通过使用数字孪生模拟生产场景并在全面实施之前测试结果，从而降低风险并改善生产决策。
4. 提高安全性：AI 驱动的协作机器人可以代替人类工人执行繁重或危险的工作，从而为他们提供完全安全的环境。智能系统与 AR 指导的工作流程一起，确保任务安全执行，从而使工人免受伤害。
5. 可持续性：优化制造过程中的资源、能源和使用，同时最大限度地减少浪费，一直被认为是 AI 致力于构建的一些良好实践。嵌入零件的自监测传感器减少了维护，从而降低了对环境的影响。
6. 创新和竞争优势：AI 带来的快速创新意味着制造商可以进行快速原型设计、生成式设计和数字孪生模拟。通过缩短上市时间，同时也允许产品设计复杂度增加，AI 确保了公司能够在快速变化的工业环境中进行竞争和响应。

在制造中使用 AI 的挑战

客户在尝试将 AI 引入制造业时面临的一些挑战是：

1. 数据质量和可用性：数据始终是 AI 的最大关注点，因为好的数据才能带来好的洞察。然而，制造商缺乏干净、结构化以及特定应用的数据来构建可靠的 AI 模型。因此，在质量控制等特定应用领域，通常会发现有缺陷的数据会影响模型准确性。
2. 运营风险：制造业需要极高的准确性，并且包含可变且充满不完美的过程；在当前生命周期中，这些生成模型很少能达到在生产环境中部署所需的准确性水平。
3. 技能短缺：人工智能、数据科学和机器学习等新兴技能领域存在巨大差距，这反而导致了公司在不充分关注劳动力发展的情况下无法充分利用 AI 的情况。
4. 安全问题：AI 考虑到的互联程度越高，产生的网络攻击点就越多。制造商需要强大的网络安全形式来保护其敏感系统。
5. 变革管理：近 100% 的受访组织认为 AI 和自动化会在某种程度上给他们的组织带来变化。将这种整合融入日常流程通常会引起员工因担心工作而产生的抵制。营造开放的沟通氛围和再培训有助于缓解转型。
6. 实施成本：由于 AI 需要大量的技术和基础设施资本锁定，这仍然是小型企业的障碍。