許多圍繞人工智能在制造業(yè)的炒作都集中在工業(yè)自動化上，但這只是智能工廠革命的一個方面——追求效率的自然下一步。 人工智能還帶來了為制造表揭示新業(yè)務途徑的能力。 作為新興工業(yè) 4.0 范式的一部分，我們將概述人工智能推動工業(yè)自動化和開辟新商機的能力。 此外，我們還將介紹制造商如何使用這項強大的技術(shù)來提高效率、提高質(zhì)量和更好地管理供應鏈。

人工智能制造用例

#1：預測質(zhì)量和產(chǎn)量

減少生產(chǎn)損失和防止生產(chǎn)過程效率低下一直是所有行業(yè)制造商面臨的挑戰(zhàn)。 今天，隨著不斷增長的需求滿足日益激烈的競爭，這一點一如既往地適用。

一方面，消費者的期望很高； 全球消費習慣正在逐漸“西化”，即使人口激增仍在繼續(xù)。 根據(jù)近年來的多項調(diào)查，到 2050 年，全球人口將增長 25%，相當于每天新增 200,000 張嘴。

另一方面，消費者從未有過如此多的產(chǎn)品可供選擇。 最近的調(diào)查表明，這種豐富的選擇意味著消費者越來越有可能永久放棄他們最喜歡的品牌，例如，如果貨架上沒有產(chǎn)品。

考慮到這些趨勢，制造商不能再接受流程效率低下及其相關(guān)損失。 在浪費、產(chǎn)量、質(zhì)量或吞吐量方面的每一次損失都會削弱他們的底線，并讓競爭對手多一寸——假設(shè)他們的生產(chǎn)過程更有效率。

許多制造商（尤其是那些流程復雜的制造商）面臨的挑戰(zhàn)是，他們最終在流程優(yōu)化方面遇到了天花板。 一些低效率沒有明顯的根本原因，這讓流程專家無法解釋它們。

預測質(zhì)量和產(chǎn)量使用 AI 驅(qū)動的流程和機器健康解決方案來揭示制造商面臨的許多常年生產(chǎn)損失的隱藏原因。 這是通過連續(xù)的多變量分析完成的，使用經(jīng)過獨特訓練的機器學習算法來深入了解各個生產(chǎn)過程。

這里使用的特定人工智能/機器學習技術(shù)稱為監(jiān)督學習，這意味著算法經(jīng)過訓練以識別數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。 然后可以生成自動建議和警報，以通知生產(chǎn)團隊和工藝工程師迫在眉睫的問題，并無縫共享有關(guān)如何在損失發(fā)生之前預防損失的重要知識。

#2：預測性維護

預測性維護是工業(yè)人工智能最著名的應用之一。 預測性維護不是根據(jù)預先確定的時間表執(zhí)行維護，而是使用算法來預測組件、機器或系統(tǒng)的下一次故障，然后提醒人員執(zhí)行重點維護程序以防止故障。 這些警報在正確的時間發(fā)生，以免浪費不必要的停機時間。

這些維護系統(tǒng)依靠無監(jiān)督的機器學習技術(shù)來制定預測。 預測性維護解決方案可以幫助降低成本，同時在許多情況下還可以消除計劃內(nèi)停機的需要，從而加強底線并改善員工體驗。

通過機器學習預防故障，系統(tǒng)可以繼續(xù)運行而不會出現(xiàn)不必要的中斷或延遲。 所需的維護非常有針對性——技術(shù)人員被告知需要檢查、維修和更換的組件； 使用哪些工具，遵循哪些方法。

預測性維護還可以延長機器和設(shè)備的剩余使用壽命 (RUL)，因為可以防止二次損壞，同時需要更少的勞動力來執(zhí)行維護程序。 改善 RUL 可以增加可持續(xù)發(fā)展的努力并減少浪費。

#3：人機協(xié)作

根據(jù)國際機器人聯(lián)合會 (IFR) 的數(shù)據(jù)，截至 2020 年，全球約有 164 萬臺工業(yè)機器人在運行。人們擔心機器人會搶走工作，但該行業(yè)正在看到工人接受編程、設(shè)計、 和維護。

人類還與機器人一起工作，以提高工廠車間內(nèi)外的效率和生產(chǎn)力。 隨著機器人在制造業(yè)中越來越根深蒂固，人工智能將發(fā)揮重要作用。 它將確保人類工人的安全，并賦予機器人更多的自主權(quán)來做出決策，這些決策可以根據(jù)從生產(chǎn)車間收集的實時數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化流程。

#4：衍生式設(shè)計

制造商還可以在設(shè)計階段利用人工智能。 通過明確定義的設(shè)計概要作為輸入，設(shè)計師和工程師可以使用 AI 算法（通常稱為生成設(shè)計軟件）來探索解決方案的所有可能配置。

簡報可以包括對材料類型、生產(chǎn)方法、時間限制和預算限制的限制和定義。 然后可以使用機器學習測試算法生成的一組解決方案。 測試階段提供了關(guān)于哪些想法或設(shè)計決策有效、哪些無效的額外信息。 從那里，可以進行額外的改進，直到達到最佳解決方案。

#5：市場適應與供應鏈

人工智能滲透到整個工業(yè) 4.0 生態(tài)系統(tǒng)，并不僅限于生產(chǎn)車間。 人工智能算法可以優(yōu)化制造運營的供應鏈，幫助制造商更好地響應和預測不斷變化的市場。

算法可以通過考慮按日期、地點、社會經(jīng)濟屬性、宏觀經(jīng)濟行為、政治地位、天氣模式等多種因素分類的需求模式來構(gòu)建市場需求估計。 制造商可以使用這些信息來規(guī)劃未來的道路。 可以利用這些見解優(yōu)化的一些流程包括庫存控制、人員配置、能源消耗、原材料和財務決策。

工業(yè) 4.0 與協(xié)作

AI 很流行，但它需要協(xié)作才能正確使用。 首先，制造商應權(quán)衡購買與構(gòu)建所需技術(shù)和專業(yè)知識的利弊。 工業(yè) 4.0 系統(tǒng)由制造商獨有的許多元素和階段組成：

歷史數(shù)據(jù)收集。

通過傳感器捕獲實時數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)聚合。

通過通信協(xié)議、路由和網(wǎng)關(guān)設(shè)備進行連接。

與 PLC 集成。用于監(jiān)控和分析的儀表板。

人工智能應用：機器學習和其他技術(shù)。

工業(yè)人工智能不再是遙不可及的愿望。 制造商現(xiàn)在可以使用這些技術(shù)來應對他們特定的業(yè)務挑戰(zhàn)和需求。 隨著工業(yè) 4.0 的發(fā)展變得越來越復雜，制造商將需要人工智能帶來的敏捷性和可見性。