为卓越车间建立强大的人工智能基础

随着人工智能技术的发展，制造商正在寻找其在车间的用途。根据 All About AI 的数据，43% 的制造商正在积极将 AI 应用于预测性维护、质量控制、流程优化、生产规划和知识获取等应用。图片由 ECI Software Solutions 提供。

在短短几年的时间里，人工智能已经从一个未来概念发展成为车间日常操作的可行工具。根据 All About AI1 的数据，43% 的制造商在其运营中积极实施人工智能，人工智能在车间变得越来越普遍，特别是在以下应用中：

• 预测性维护。 机床上的传感器可以提供数据，通过人工智能进行分析，可以预测维护需求并避免意外停机。
• 实时质量控制。 人工智能系统可以使用视觉系统的数据来检测生产过程中的零件缺陷（甚至是人眼看不见的缺陷，例如微裂纹）。
• 智能流程优化。 人工智能可以实时分析生产数据，使制造商能够调整参数并识别效率低下的情况。商店可以动态安排作业、平衡机器之间的工作负载并最大限度地缩短设置时间，以更好地利用资源、减少浪费并更快地交付零件。
• 需求驱动的生产计划。 人工智能可以利用历史订单和市场数据来建议满足实际和预期需求的生产计划。
• 知识获取。 人工智能通过记录专业知识并将其转化为新人的数字指令来保存部落知识。

随着制造业面临许多挑战，这项技术应运而生。尽管美国制造业就业已经稳定，但熟练劳动力短缺仍然存在，这使得自动化成为必需品而不是奢侈品。供应链趋势也在发生变化：根据德勤2的数据，到 2024 年，平均交货时间将缩短至 81 天，但仍高于大流行前的水平，这表明客户除了要求供应商提供更高质量的工作和更大的灵活性外，还要求更短的交货时间。

然而，对于中小型制造商来说，这可能会很困难或难以承受 弄清楚如何以及从哪里开始在他们的运营中实施人工智能。对于软件系统过时、脱节的商店来说尤其如此，因为如果没有数字基础设施、集中数据和简化流程，商店就无法利用人工智能的力量。

ERP 软件作为一个集中式结构化存储库，存储制造业务各个方面（从库存管理和生产调度到财务信息和客户数据）的最新信息，为人工智能奠定了基础。

ERP 作为人工智能的基础

ERP 将商店分散的系统和流程（从库存管理和生产调度到财务信息和客户数据）统一为一个有凝聚力的整体。

它作为集中、实时、结构化数据和一致流程的来源，为人工智能为企业创造价值提供了坚实的基础。但即使有了 ERP 系统和流程，将人工智能工具集成到业务中也可能具有挑战性。

ECI Software Solutions 的 AI Foundry 是一个由工程师、数据科学家和产品专家组成的跨职能团队，致力于在其 ERP 软件产品中为中小型制造商构建相关的、结果驱动的 AI 工具。其中包括：

• 增强预测。 人工智能驱动的算法（例如指数平滑）可以减少手动工作并提高预测精度，从而实现更好的规划和自信的决策。
• 物料清单自动化。 ECI 的 AI BOM Builder 自动从 BOM 文件中提取数据并将其加载到制造商的 ERP 中，从而加快估算速度并减少手动工作。
• 数据分析。 下一代分析利用人工智能来发现效率低下的问题、发现趋势并为制造商各个层面的高影响力决策提供支持。
• 工作流程自动化。 ECI 很快将推出自动化发票处理，旨在减少错误并让员工腾出时间专注于战略优先事项。

如果没有实施计划，商店将无法体验人工智能的全部好处。商店应该从小规模开始，让其他员工参与进来，保持清晰的流程，规划可扩展性并考虑未来的计划。

制定计划

一旦商店拥有 ERP 基础设施并将人工智能工具集成到其中，他们就需要制定一个计划，将人工智能实施到其运营中。

如果没有适当的目标和策略，人工智能最终可能会成为一台未使用的机器的软件版本，在角落里积满灰尘。

• 从小事做起，重点突出。 选择一个具体的、紧急的问题，例如较长的交货时间、准确的库存管理或机器停机时间，然后在此基础上再接再厉。
• 尽早让团队参与进来。 新技术只有在人们使用的情况下才会成功。让员工参与解决方案设计和目标设定。
• 确保适当的条件。 除了拥有适当的软件基础设施之外，商店还应保持清晰的流程、可靠的数据并明确职责。
• 规划可扩展性。 从小处着手，但选择可以扩展并随着业务发展而增长的解决方案。
• 提前思考。 现在就投资模块化、开放且灵活的系统，为未来的技术做好准备。

当制造商在这种不断变化的环境中进行前瞻性思考时，他们需要考虑许多因素，例如加速技术发展、适应性、可持续性和战略投资。

提前思考

鉴于人工智能和自动化正在快速改变当前的制造业格局，值得考虑这些技术将如何在未来的制造业中发挥作用。以下是规划未来时需要考虑的一些因素：

• 技术发展将会加速。 人工智能和自动化正在从孤立的应用转向集成的智能生产线。预测工具将越来越多地用于规划、建议和管理库存。
• 适应性是关键。 随着市场需求的波动和客户期望的提高，制造商必须开发灵活的生产能力，以便利用实时数据进行快速响应和决策。
• 可持续性作为一项要求。 可持续性正在成为一个先决条件，而不仅仅是一项战略。数字工具可以帮助监控能源使用、优化材料以及支持或反驳可持续发展主张。
• 战略投资。 进步并不一定需要大量投资。小型、实用的实验通常会产生最好的结果。将技术直接与减少浪费或提高可靠性等业务目标联系起来。

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