制造业中人工智能的应用实例

引言

制造业已经接触到人工智能，并发生了翻天覆地的变化。但人工智能不仅仅是改造新一代教育工作者的工具——大型制造公司正在利用人工智能提高生产力、增强效率，并以更高的准确性和效率执行其他制造操作。预测性维护、供应链优化、质量控制和需求预测是人工智能在制造业中应用的几种类型，它们提供了一种审视传统流程的新方法。现在，对于准备升级运营并保持竞争优势的公司来说，采用人工智能将是一项有效的投资。人工智能必须广泛用于分析该行业生成的大规模数据。

制造业中的人工智能案例

以下是人工智能在制造业中应用的一些具体案例：

预测性维护

人工智能与制造业的结合产生了极其重要的预测性维护能力。传统维护系统基于定期维修活动和故障后设备维修，但此类做法会导致巨大的停机成本。现代人工智能预测性维护系统通过物联网传感器与机器学习分析软件和实时监控来跟踪机械健康状况。

将振动模式与温度波动指标和现有数据历史相结合，以预测组件故障时间。制造商有机会在运营中断之前更换或修理零件，从而通过一种或多种预测性维护技术实现此目的。西门子与通用电气公司一直在实施人工智能，这改变了维护操作，减少了运营停机时间并延长了机器寿命。

质量控制和检验

人工智能的质量评估使结果更加精确，并缩短了评估时间。由于人类习惯于执行标准测试技术，因此结果往往缓慢且不可靠。由于它们基于深度学习方法和计算机视觉的结合，人工智能系统可以实现实时缺陷检测。

通过使用这些人工智能驱动的摄像头，制造商每分钟可以检测数千个产品，并发现裂缝、凹痕和尺寸不当等错误。人工智能视觉检测用于确保像宝马这样的制造商与富士康合作，确保其产品质量始终如一。随着他们开始用自动化系统分析更多数据，他们能够自动提高性能。

生产优化

人工智能可以以如此卓越的方式改进生产线。通过使用机器学习算法分析传感器和机器数据，算法可以识别系统效率低下之处，并提出关于如何通过优化解决方案改进情况的建议。它优化了生产产出水平，并降低了额外生产的成本。

人工智能现在是现代生产系统必不可少的，因为它可以预测传送带速度和能源使用情况，从而提出改进的物料输送策略。施耐德电气和ABB开发的人工智能解决方案通过简化操作和降低成本来改进制造流程。

供应链管理

人工智能彻底改变了供应链管理，因为它能够快速改进需求预测、库存和物流流程。预测任务通常使用传统方法以手动和侧重历史销售的方式执行。然而，由于人工智能可以分析市场趋势、客户行为等，以及天气或地缘政治事件，这些预测非常准确。

许多公司使用人工智能驱动的供应链解决方案，例如亚马逊和宝洁，以优化库存水平并按时交货。此外，人工智能还用于自动化仓库中的任务，例如使用机器人进行分拣、拣选和包装。

机器人与自动化

在制造业自动化中，人工智能驱动的机器人技术处于领先地位。协作机器人是旨在与人类操作员合作以提高效率和安全性的机器人。这些机器人由人工智能算法驱动，使它们能够自行学习环境并承担新任务。

例如，基于人工智能的机器人可以组装复杂产品、进行精密焊接，甚至独自完成包装。制造商正在投资范那科（Fanuc）和库卡（KUKA）等公司的人工智能机器人技术，以提高产量并保持质量标准。

数字孪生

数字复制技术与人工智能的结合帮助制造商构建其物理设备和生产工作流程的虚拟副本。制造商利用数字副本在更改实际操作环境之前对潜在结果进行预测性检查。

工厂数字孪生使制造商能够在实际工程更改之前，虚拟测试新生产线增加对工作流程增强的影响。西门子和通用电气利用数字孪生技术提高决策效率，同时减少系统停机时间，以实现卓越的运营效率。

能源效率和可持续性

人工智能被应用于时尚工厂，实现可持续制造运营。基于电网每个部分的运行模式，人工智能系统寻找可以削减供电而不实际削减正在使用的电力的区域。降低成本有助于制造运营和公司遵守环境法规并减少对环境的影响。

在工业设施中，这意味着充分利用人工智能来优化HVAC系统，并推荐太阳能电池阵列或能源涡轮机等替代电源。人工智能帮助特斯拉最大限度地提高其工厂在制造运营中的能源效率。

定制化制造

在新技术帮助下，制造商现在能够在批量生产水平上实现产品定制。这种生成式设计算法将人工智能与客户偏好分析相结合，为特定客户需求生成量身定制的产品设计。

利用基于客户的设计输入，人工智能处理这些输入并为汽车和时尚行业中电池驱动产品生产个性化产品。人工智能通过对无法实际定制的事物进行数据库处理，帮助优化这一过程。

工作场所安全

人工智能机器支持监控员工在工作场所的活动，以确保工作场所更安全，并识别制造设施外的安全隐患。在现代使用人工智能的视频分析服务中，可以识别员工的危险行为，包括未经授权进入空间和安全设备使用不足。

使用人工智能的可穿戴技术监测员工的健康指标，例如疲劳和心率，以最大限度地降低工作场所风险。卡特彼勒和霍尼韦尔公司设计的人工智能解决方案正在被成功的组织（例如那些旨在保护员工和减少运营事故的组织）所使用。

市场趋势预测分析

拥有预测分析人工智能系统的制造商通过使用此类系统保持领先地位。社交媒体和行业报告与新闻相结合，人工智能系统处理数据，这有助于识别新兴市场趋势以创建产品。

人工智能工具使制造商能够检测即将到来的可持续材料市场趋势，以便他们能够提前相应地调整其制造计划。如果将这种主动方法应用于制造商的业务运营，那么他们将在市场中具有竞争力。

增材制造 (3D 打印)

特别是3D 打印通过人工智能系统得到优化。机器学习系统可以预测合适的打印条件，包括温度和材料要求，以及速度，以获得高质量的零件。

人工智能监控系统还可以识别打印过程中的异常，从而触发即时过程调整以保持结果的一致性。在他们的设施中，NHS 以及航空航天企业利用人工智能驱动的 3D 打印技术来制造复杂、精密的元件。

人机协作

在制造运营中，人工智能可以更好地实现人类工人与自动化系统之间的交互。工人通过智能系统技术获得数字助理形式的自动化决策支持，并能更好地执行高级任务。

通过增强现实技术查看实时设备的技师，在执行任务时得到人工智能增强技术的帮助，这些技术在查看实时设备时提供逐步指导。波音、洛克希德·马丁等公司利用结合了人工智能技术和增强现实技术的文档，以最大限度地提高员工的工作效率。

减少浪费和回收

自应用以来，制造商在减少生产浪费和进一步丰富其回收操作方面取得了成功。人工智能可以分析生产数据，以确定原材料中的浪费点，从而建议配给优化。

大多数情况下，人工智能系统被开发和用于使用高级算法为纺织品创建可行的切割模式，从而减少原材料生产中发生的各种损失。它创建了更智能的回收材料分类程序，不会浪费大量宝贵资源。阿迪达斯和联合利华通过使用人工智能共同提供了新的制造运营方式。

实时监控和决策制定

制造运营可以通过使用人工智能获得即时流程监督，并且数据使高管能够利用有用的信息进行决策。通过人工智能仪表板，经理们可以整合不同的数据源，从而在评估运营结果和根据数据点做出决策的过程中检测运营延迟。

机器学习系统避免了事先知道制造商何时会面临延迟，而是将即将发生的延迟通知操作员，并同时建议操作变更，以使制造商保持正常运行。制造商已开始实施生产中的实时监控系统，从而提高了运营效率并减少了生产停机时间。

结论

人工智能给制造业带来了转型，提供了前所未有的技术机遇。人工智能通过集成预测性维护解决方案来提高运营效率，从而减少浪费支出，推动创新和提高效率。制造业中涌现的新技术创新不断发展基于人工智能的集成，因此该行业的未来有望实现可持续高效的生产。通过采用人工智能技术及其应用，制造商将在快速变化的全球市场的动态中保持竞争力。