人工智能在制造业中的作用是什么

根据世界经济论坛（World Economic Forum）的数据，全球制造业可能是最受最新技术趋势影响的行业之一，如人工智能、机器学习和物联网（统称为工业4.0），如果这些技术被智能应用，则具有巨大的变革和转型潜力。

虽然人工智能已被证明是信息革命中最具变革性的技术之一，但与机器人技术和物联网（IOE）这两个增强性领域结合使用时，它将最大限度地发挥其潜力。

在过去的二十年里，机器人技术已经成为制造业不可或缺的一部分，人工智能显著增强了机器人任务的精细性、复杂性和技巧性。由于复杂性和劳动限制，以前被归入人类领域的任务现在通常由机器人完成。

至于物联网，传感器的易部署性和先进功能使得人工智能在制造业得以普及。由于传感器不断收集数据，几乎可以放在任何地方，因此随着物联网在该领域的投入越来越大，制造商可以期望提高生产率、连接性和可扩展性。

制造商的问题仍然存在，人工智能的操作在哪里最适用？我们将列出跨越七个部分的15个案例列表。

预测性和预防性维护

维护的首要领域是数据驱动的维护，它使制造业的维护从被动维护转变为预防性维护，并由支持人工智能的预测能力提供支持。根据国际自动化学会（International Society of Automation）的数据，每年全球工业资产停工损失高达6470亿美元。传感器和物联网设备的作用，使实时信息反馈到人工智能引擎是关键。物联网在工业环境中被用作传感器的情况，通常称为iiot工业物联网。这与人工智能一起工作，以实现预期的结果。

人工智能有可能通过不同的方式来推动系统增加正常运行时间，从而减少停机时间：

案例1：对磨损、撕裂、故障——通过人工智能发出潜在故障的警告信号，甚至可以预见疲劳。

案例2：寿命预测：使用人工智能精确预测资产（如机械）的剩余使用寿命，提高机械和资产的总体寿命

案例3：人工智能可以协助人们制定更明智的资产维护计划，从而优化整个资产的成本和质量。

提高机器人的效能

目前，机器人在自动化制造车间中相当主流，人工智能的出现可以让机器人能完成更好的任务，从而增强机器人的作用。

案例4：以强大的软件应用来增强机器人的效率，使机器人能够承担复杂的任务，甚至可以增强任务的多功能性。

案例5：为了使机器人得到更有效的利用，人工智能能否进行更好的人机交互是关键。人机协作机器人正在成为这一领域的潜在推动者。

制造供应链

整个制造业在很大程度上依赖于伴随供应链的整体生产力和效率。人工智能与物联网结合具有巨大的潜力

一些已确认的案例如下：

案例6：实时跟踪供应车辆有助于更好地利用物流车队，从而优化总体生产计划

案例7：更好的基于数据驱动的人工智能的库存分析方法，从而使用它来降低库存成本，对于制造商来说是一个巨大的成本节约。

案例8：发货和交货提前期不仅可以准确预测，而且还可以通过应用人工智能算法进行优化。

设计辅助

人工智能具有一种技术元素，能够承担艺术、音乐等创造性任务。制造环境中的相关案例越来越多。

案例9：像汽车制造商这样的大型设计公司正在使用基于人工智能的设计技术。飞机制造商等使创造性的机器或零件或装置设计不受人类设计师思维的限制。

质量管理与改进

一些数据驱动的计划现在正在成为制造过程的主流，其中最突出的是质量管理和改进领域。

案例10：质量过程改进。人工智能能够理解当前制造质量过程的局限性、缺点或不足，并将人工智能应用于处理质量数据，可以利用多种方式改进。

案例11：使用复杂的人工智能，类似计算机视觉来探索产品中的缺陷是确保产品质量的一个很好的方法。

数字孪生

最近的一项跨越多个制造业领域的倡议是数字孪生理念，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

用例12：这样一个数字孪生的概念，可以促进理解和模拟过程流是如何发生的，并通过人工智能识别假设情况。因此，人工智能能够实现对过程的分析及优化。

用例13：异常管理：在传统的工作流程中，异常通常被转移到人来处理。在人工智能介入的流程中，这样的过程可以自动化，直接的行动可以由程序而不是人来执行。

用例14：项目的设计和制造可行性，可以提前进行智能模拟。

大规模定制

在数据驱动的产品管理领域，人工智能的一个关键应用将是对客户的密切了解。

案例15：密切了解客户，设计、制造和测试高智联定制的产品。这将引领设计和制造模式的改变，以更灵活的方式，满足所有不同产品的生产，BTO模式既是这样的例子。

因此，我们现在可以放心地说，人工智能是为了与机器人技术和物联网技术相结合，变革制造业，开创工业4.0的利器。

作用人工智能数据驱动客户

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