人工智能对制造业的影响:释放生产力

各家公司都在竞相采用人工智能(AI)等数字技术。这些技术是第四次工业革命(也称为工业4.0)的关键推动者，最终将使制造业市场继续成为全球经济的支柱。制造业中的人工智能将工厂带入未来。

在整个行业范围内，制造商面临着一系列挑战，难以在加快生产的同时，仍然为客户提供高价值和高质量的产品。与此同时，公司需要实施数字基础设施，使其能够充分利用其最佳资产——人员——的技能和知识。

今天的制造业对自动化的依赖不亚于对人的依赖。但未来的工厂是物理和数字能力的结合，需要更多:实时数据、连接和人工智能技术处于最前沿。事实上,超过80%的c级高管相信他们必须利用人工智能来实现增长目标。

电子产品市场的爆炸式增长意味着，在制造业中拥抱人工智能时，几乎没有犯错的余地或浪费时间。客户要求按时和按预算交付产品是最重要的，效率是制造和供应链管理的一切目标。人工智能在这方面产生影响的能力是真实的。

尽早采用人工智能的制造企业将获得最大的收益。麦肯锡的分析在最初的五到七年内采用和吸收人工智能的公司与那些跟随或滞后的公司之间存在着巨大的差距。分析表明，人工智能采用的“领跑者”可以预期累积122%的现金流变化，而“追随者”将看到只有10%的现金流变化的显著较低影响。

想想注塑机。影响成型质量和产品的有三个参数:注射压力、速度和温度。在Jabil，我们一直在应用人工智能解决方案和数据分析来分析参数，跟踪温度和压力，以检测常见的偏差。

带有人工智能识别软件的高分辨率相机可以在生产过程的任何点进行质量检查，并帮助我们准确识别产品出现缺陷的点。是因为机器运转不灵吗?还是其他因素影响了产品的质量?当我们能够回答这些问题时，制造过程就会变得更快、更有效，并生产出更高质量的产品。这对于汽车和航空航天等受到严格监管的行业非常有利，因为这些行业必须满足监管机构制定的严格质量标准。开云体育手机app下载安装苹果

事实上,宝马集团已经开始使用人工智能评估来自其生产线的部件图像，实时发现质量标准的偏差。在宝马集团丁戈尔芬工厂的最终检验区，一个人工智能应用程序将车辆订单数据与新生产汽车的车型名称的实时图像进行了比较。型号名称、标识牌和其他批准的组合存储在图像数据库中。如果实时图像和订单数据不对应(例如，如果缺少指定项)，它会向检查小组发送通知。

2.增强人的能力

人工智能的最终目标是使流程更有效——不是通过取代人，而是通过填补人们技能上的漏洞。通过肩并肩工作，人和工业机器人的协作可以减少手工、繁琐和重复的工作，同时提高工作的准确性和效率。

为此，佳能使用辅助缺陷识别机器学习、计算机视觉和预测分析的结合，以补充人类技能。该软件通过工业x射线和图像检查制造部件，以确定每个部件及其内部结构的完整性。只有一个专业的技术人员，检查过程可能是高度手工和容易出错。但通过计算机视觉和机器学习，辅助缺陷识别技术可以分析被检查部件的图像，识别潜在缺陷(包括那些可能被人眼遗漏的缺陷)，并根据人类对结果的接受或修正来学习和提高技术的精度。

捷普在自然语言处理和学习方面的人工智能举措是我们成功做到的一件事。例如，人们在进行贸易备案时需要挑选并确定要填写的正确的贸易合规代码。在这项任务中，准确性至关重要。如果有人捡到错误的商品代码并将其存档，可能会导致捡到危险品或未加工的危险品。现在我们可以用人工智能来补充手工劳动，以获取正确的代码，以便我们能够正确地归档它。

3.启用预防性维护

在制造业中，几乎30%的人工智能用例与维护有关凯捷咨询研究．考虑到在制造业中，人工智能的最大价值可以通过将其用于预测性维护来创造(约为457亿美元)，这是有道理的0.5万亿至0.7万亿美元全世界的企业)。

预测性维护分析机器的历史性能数据，预测机器可能发生故障的时间;限制停止服务的时间;并找出问题的根本原因。产量-能量-吞吐量(YET)分析可用于确保这些机器在运行时尽可能高效，有助于提高产量和吞吐量并减少能源消耗。

人工智能处理大量数据(包括音频和视频)的能力使其能够快速识别异常情况以防止故障——无论是飞机发动机发出的奇怪声音，还是传感器检测到的装配线故障。

一旦机器出现故障，生产就会停止。与此同时，预测性维护通常可减少机器停机时间30-50%，并延长机器寿命20-40%麦肯锡的文章．随着制造业越来越依赖机械，需要提高正常运行时间和生产力，企业需要的不仅仅是好运和快乐的思想来保持生产的运转。

如何在制造业中成功实施人工智能

人工智能实施的最大挑战——它存在于制造业之外——是数据的丰富性。要么你没有足够的数据，要么你有太多的数据，以至于它们变得势不可挡，无法采取行动。在许多制造环境中，大多数仍然无法从机器中提取某些数据。因此，AI无法突出模式和异常值。如果你不了解流程，就很难改进它。

我们在推动工业4.0或智能工厂计划方面的指导原则是，“如果我们能够将其数字化，那么我们就可以将其可视化。”在我们可以将其可视化之后，我们可以对其进行优化。

我们在制造过程中产生了大量的数据，重要的是我们汇总、分类和使用这些数据来解决业务问题。数据的定义以及我们如何管理数据是绝对重要的。数据必须是一致的、可重用的、透明的、可信的和开放的。同样重要的是，我们有一个关于如何从物理和逻辑角度存储和使用数据的策略。

数据科学家是成功将人工智能融入任何制造操作的关键。他们需要帮助企业处理和组织大数据，将其转化为可操作的见解，并编写人工智能算法来执行必要的任务。

但数据科学家本身并不能完成所有的工作。了解制造和生产过程的企业主熟悉受影响的每个参数和因素将如何影响人工智能算法的结果。因此，企业参与至关重要。

推出成功的人工智能项目需要时间。把人工智能想象成大脑;你需要训练它。你可能需要一个机器学习算法的过程。我们确实需要过程所有者和管理层的支持，让他们知道这需要时间。你不会立即看到效果;这是一个过程。

尽管如此，想象力是永无止境的，人工智能的能力也会永无止境。想想我们的大脑;它们蕴含着无限的力量。人工智能的发展对制造业组织来说也是一样的。生产力和效率将达到新的高度，流程将更加顺畅，未来的可能性是无限的。