人工智能，一個(gè)非常廣泛的定義，種類(lèi)十分之多。在我們?cè)敿?xì)解讀到人工智能的各類(lèi)等級(jí)、未來(lái)發(fā)展以及自我保護(hù)之前，我們要從理解“人工智能”這個(gè)名詞組合開(kāi)始。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)目前正以許多微小但有影響力的方式影響著我們的生活，那在制造業(yè)上有哪些應(yīng)用呢？快來(lái)讓我們一起看看！

本文目錄

1、人工智能如何應(yīng)用于制造業(yè)？

2、人工智能如何改變制造業(yè)？

3、如何在制造業(yè)中實(shí)施人工智能？

4、工業(yè)AI與商業(yè)AI有哪些差異？

人工智能如何應(yīng)用于制造業(yè)？

雖然人工智能并不是一個(gè)新概念，但它在制造業(yè)中的應(yīng)用還處于起步階段。中小型制造公司需要檢查在自己的流程中實(shí)施人工智能的潛力，因?yàn)槲磥?lái)幾年的機(jī)會(huì)成本可能很大。根據(jù) Markets and Markets 的研究，到 2026 年，人工智能在制造業(yè)中的使用價(jià)值 預(yù)計(jì)將增長(zhǎng) 57% 以上。

人工智能在制造業(yè)中具有很大的應(yīng)用潛力，并且已經(jīng)以提高效率和質(zhì)量的方式得到應(yīng)用。了解人工智能如何以及如何在制造業(yè)中使用的一個(gè)好方法是檢查“智能制造”的樣子。

在智能工廠中，物理生產(chǎn)過(guò)程與數(shù)字和機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合。結(jié)果是一個(gè)緊密運(yùn)行的操作，最大限度地提高了工人的投入并簡(jiǎn)化了供應(yīng)鏈管理。

智能工廠需要的不僅僅是自動(dòng)化，自動(dòng)化是現(xiàn)代工廠中普遍應(yīng)用的制造技術(shù)。然而，自動(dòng)化并不一定意味著正在使用人工智能。即使是自動(dòng)化流程也是斷開(kāi)的，人類(lèi)必須進(jìn)行干預(yù)以彌合差距。將自動(dòng)化流程與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，消除了流程中的差距，讓員工能夠更有效地利用他們的時(shí)間。

與自動(dòng)化不同，人工智能提供了使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)影響制造過(guò)程的機(jī)會(huì)。例如，傳感器和監(jiān)控設(shè)備可以將圖像或觀察結(jié)果轉(zhuǎn)化為可與現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的數(shù)據(jù)，以確保操作正常進(jìn)行。

人工智能如何改變制造業(yè)？

1、簡(jiǎn)化質(zhì)量控制措施

人工智能可用于實(shí)時(shí)報(bào)告生產(chǎn)過(guò)程中的不一致情況，從而立即解決問(wèn)題，節(jié)省時(shí)間、材料和勞動(dòng)力。人工智能在制造業(yè)中的使用也可以減少錯(cuò)誤。由人類(lèi)執(zhí)行的手動(dòng)任務(wù)本質(zhì)上更容易出錯(cuò)。在手動(dòng)任務(wù)的評(píng)估甚至執(zhí)行中利用 AI 可以減少代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。

2、減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間

人工智能能夠檢測(cè)零件或機(jī)器何時(shí)磨損并在生產(chǎn)過(guò)程中接近使用結(jié)束。提醒操作員注意機(jī)器狀態(tài)有助于預(yù)測(cè)何時(shí)需要執(zhí)行預(yù)防性維護(hù)并提前訂購(gòu)更換零件，從而減少停機(jī)時(shí)間。這種技術(shù)被稱(chēng)為預(yù)測(cè)性維護(hù)，是制造業(yè)人工智能使用的主要組成部分。此外，監(jiān)控機(jī)器可確保從生產(chǎn)線(xiàn)上出來(lái)的產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。

3、改進(jìn)需求預(yù)測(cè)

基于人工智能的系統(tǒng)可以從盡可能多的業(yè)務(wù)活動(dòng)中合成數(shù)據(jù)。通過(guò)人工智能，制造商可以連接來(lái)自銷(xiāo)售、行業(yè)數(shù)據(jù)、工廠產(chǎn)量等的數(shù)據(jù)，以更好地預(yù)測(cè)制造商的需求。然后，制造商可以更好地管理他們的供應(yīng)鏈和庫(kù)存，以準(zhǔn)確滿(mǎn)足需求并減少浪費(fèi)。

4、改進(jìn)設(shè)計(jì)流程

制造商正在其設(shè)計(jì)流程中使用人工智能。主要應(yīng)用之一是衍生式設(shè)計(jì)。在衍生式設(shè)計(jì)中，AI 應(yīng)用程序根據(jù)用戶(hù)設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)生成輸出，在本例中為設(shè)計(jì)。人工智能通過(guò)每次輸出迭代學(xué)習(xí)哪些設(shè)計(jì)對(duì)它被要求設(shè)計(jì)的產(chǎn)品有效，哪些無(wú)效。隨著 AI 解決方案提供更多迭代，它會(huì)根據(jù)用戶(hù)提供的反饋“學(xué)習(xí)”，設(shè)計(jì)逐漸變得越來(lái)越實(shí)用。

5、減輕環(huán)境影響

制造商一直在尋找減少碳足跡的方法，因?yàn)樗峁┝烁?jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并確保了公司的可持續(xù)性。雖然 AI 可用于提高能源使用效率，但重要的是要了解必須正確訓(xùn)練和使用 AI。也就是說(shuō)，訓(xùn)練 AI 是一個(gè)消耗大量能量的過(guò)程，起初可能會(huì)顯得效率較低。但是，如果人工智能培訓(xùn)和實(shí)施做得好，結(jié)果是對(duì)環(huán)境的影響顯著減少。人工智能可用于設(shè)計(jì)更高效的系統(tǒng)，找出產(chǎn)生廢物的地方，并確保盡可能有效地使用原材料。

如何在制造業(yè)中實(shí)施人工智能？

1、如果您沒(méi)有員工 AI 專(zhuān)業(yè)知識(shí)，第三方供應(yīng)商可以幫助您解決實(shí)施問(wèn)題

人工智能專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)遍布全球，致力于幫助制造商在日常運(yùn)營(yíng)中應(yīng)用人工智能。向當(dāng)?shù)爻鮿?chuàng)公司或像麥肯錫這樣值得信賴(lài)的跨國(guó)咨詢(xún)公司  尋求他們?cè)谥卮箜?xiàng)目中的幫助。

2、從小處著手

無(wú)論您的制造業(yè)務(wù)是聘請(qǐng)第三方還是內(nèi)部管理項(xiàng)目，都應(yīng)從小目標(biāo)開(kāi)始，以衡量總體實(shí)施的進(jìn)展情況。設(shè)定目標(biāo)以解決使用 KPI 衡量的單個(gè)特定問(wèn)題。然后，人工智能在您的制造過(guò)程中整體應(yīng)用的下一步將變得更加清晰。您無(wú)需自己成為智能工廠即可充分利用 AI 技術(shù)。

3、如果您的業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大到可以在內(nèi)部處理項(xiàng)目：

如果沒(méi)有立即可用的項(xiàng)目經(jīng)理和人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)家，請(qǐng)聘請(qǐng)他們。讓制造過(guò)程中的專(zhuān)家（如高級(jí)工程師和運(yùn)營(yíng)經(jīng)理）直接參與實(shí)施項(xiàng)目。

4、可以利用人類(lèi)智慧。

裝配線(xiàn)上的機(jī)器可能會(huì)立即獲得大量數(shù)據(jù)，但操作員和車(chē)間工人知道這個(gè)過(guò)程的細(xì)微差別，即使是最先進(jìn)的人工智能也無(wú)法理解。讓工人了解項(xiàng)目的最新情況，并就應(yīng)該用 AI 解決哪些問(wèn)題征求他們的意見(jiàn)。

工業(yè)AI與商業(yè)AI有哪些差異？

對(duì)于AI市場(chǎng)的炒作熱度，工業(yè)界相對(duì)保持比較冷靜的態(tài)度。貝加萊方案研究院院長(zhǎng)陳妮亞博士是一個(gè)有多年AI算法研究和實(shí)踐的專(zhuān)家，她對(duì)此表示：“在工業(yè)領(lǐng)域，AI還有很長(zhǎng)的路要走，并且AI就目前來(lái)看，能夠應(yīng)用的場(chǎng)景是有限的。”當(dāng)然了，陳妮亞博士并非要給大家潑冷水，而是希望大家冷靜客觀、遵循科學(xué)規(guī)律來(lái)認(rèn)識(shí)、學(xué)習(xí)、分析、實(shí)踐AI的工業(yè)應(yīng)用。

“因?yàn)楣I(yè)用戶(hù)是非?？量痰?，必須有現(xiàn)實(shí)的商業(yè)價(jià)值，而不能僅僅是單純的學(xué)術(shù)研究。必須能用AI解決現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際的生產(chǎn)問(wèn)題，提升效率、降低成本、提高質(zhì)量，才能用實(shí)際價(jià)值吸引更多的投入。我們方案研究院的工作聚焦于通過(guò)機(jī)械、電氣控制、智能算法與模型以解決產(chǎn)業(yè)的實(shí)際問(wèn)題。”陳妮亞博士說(shuō)。

就目前而言，在整個(gè)人工智能領(lǐng)域中，人依舊扮演非常關(guān)鍵的角色來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，并設(shè)計(jì)合適的特征值再進(jìn)行訓(xùn)練驗(yàn)證，機(jī)器干的都是“蠻力”，算力比較高。因此，從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，AI能做什么，取決于人的需求以及對(duì)它的規(guī)劃和設(shè)計(jì)。相對(duì)于模型驅(qū)動(dòng)而言，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法更適合于解決非線(xiàn)性系統(tǒng)的問(wèn)題，而這個(gè)就是AI擅長(zhǎng)的。

注意：工業(yè)與商業(yè)于應(yīng)用兩個(gè)不同的世界，這使得在商業(yè)領(lǐng)域的成功較難在工業(yè)領(lǐng)域里進(jìn)行復(fù)制，必須進(jìn)行一些“改造”才能更好的進(jìn)行應(yīng)用，如表1我們列出了工業(yè)中的AI與商業(yè)中的一些不同。