人工智能对制造业产生积极影响的 7 种方式

制造业中的人工智能是全自动化生产大趋势的一部分。随着“智能工厂”的发展，人工智能系统有可能改变公司运行生产线的方式，通过增强人类能力、提供实时洞察力以及促进设计和产品创新来提高效率。

新的工业革命

自 1800 年代的工业革命以来，制造业取得了长足的进步，当时水和蒸汽动力机器首次用于帮助工人。到 1960 年代，第三次工业革命的工业 3.0 正在顺利进行，通用汽车于 1961 年推出了第一台工业机器人。然而，早期的工业机器人范围有限，一次只能执行一项任务。

现在，制造业正处于其发展的最新阶段：工业 4.0 .

工业4.0是指使用自动化和数据交换，包括物联网、云计算和人工智能等技术。

一个场景：在工厂车间的生产过程中，传感器检测到设备发生故障。该数据通过云计算传输，云计算会立即标记缺陷并自动请求更换。这个实时分析和行动的例子可以显着提高整个生产线的效率。

人工智能影响制造业的 7 种方式：

1.优化生产流程

人工智能可以通过自动化手动或重复性任务来帮助提高生产车间的效率。机器人技术是一个已经付诸实践的领域，机器人被用于执行组装、起重和包装等物理任务。以这种方式使用工业机器人消除了人类执行日常手动任务的需要，使工人能够专注于更复杂的操作。

去年，西门子的研究人员推出了他们的双臂机器人，无需编程即可制造原型。该机器人能够破译不同的 CAD 模型，无需对其流程进行编程。这个领域的进一步发展可以看到生产的未来变得完全自动化。

人工智能系统还将能够通过监控生产周期的每个阶段（例如交货时间和使用数量）来优化制造流程。在增材制造的情况下，机器学习算法可用于预测机器构建的填充率，从而优化生产计划。

2.更安全的工作环境

近年来，机器人技术的一个前沿领域是“协作机器人”的概念——旨在与人类安全合作的协作机器人。协作机器人体积小、重量轻，为寻求采用机器人技术的公司提供了一个切入点，因为它们比传统工业机器人便宜得多且更易于编程。

协作机器人可以通过执行操作来帮助创造更安全的工作环境更危险的体力任务，让工人可以自由地从事更复杂的任务并避免受伤。随着时间的推移，机器学习算法将能够提高工厂机器人的能力，使其能够更好地与人类互动并接受人类的指令。

许多自主机器人系统的一个问题是基于规则的方法，在这种方法中，机器人被编程用于一项任务，并且无法对变化或意外动作做出反应。机器学习通过分析大量数据来识别有意义的模式来克服这一挑战。由此，系统能够不断学习和改进，而无需针对一项单一任务进行编程。人工智能系统和传感器的集成可能对工人的安全产生重大影响：例如，机器人将能够识别危险情况并采取先发制人的措施来防止受伤。

3.需求预测

提高生产效率的一个好方法是准确预测和预测需求。人工智能驱动的系统对此非常有用，因为它们能够测试许多不同的模型和可能的结果。机器学习算法可以使用数据来发现有意义的模式并提供实时洞察。制造商可以使用这些见解来预测需求并相应地确定哪些产品需要优先考虑。

4.产品创新

人工智能正在为生产创造新的可能性——衍生式设计就是一个很好的例子。由 Airbus 和 New Balance 等公司使用的衍生式设计软件使工程师能够生成数百甚至数千种设计可能性。然后，设计师和工程师可以选择最适合他们需求的结果。

在这种情况下，人工智能能够通过创建新的设计解决方案来解决关键的制造和工程挑战，否则这些解决方案是不可能或不可想象的。这种人与技术之间的“共同创造”形式将使制造商能够以更少的时间和更低的成本创造出新的、创新的产品并提供满足客户需求的服务。

5.简化的供应链

根据最近的一项研究，公司平均每年在与供应链管理活动相关的手动流程上花费 6,500 小时。这包括处理纸质发票、回复供应商和追踪采购订单编号。通过自动化这些日常任务中的许多，花费的时间可以显着减少。

但人工智能可以通过优化供应链计划流程，更进一步。使用机器学习技术，制造商可以潜在地识别各种产品的需求模式，包括市场行为、政治或社会经济发展等关键变量。这可以帮助预测未来的市场需求，对原材料的采购方式产生影响，并帮助制造商做出关键的财务和招聘决策。

以这种方式优化整个供应链的决策过程还可以帮助加快交货和平衡供需。

6.预测性维护

对任何生产操作都至关重要的是可用的工装设备。因此，能够预测和预防设备故障或故障对于平稳高效的生产过程非常有益。然而，生产设备的维修一般都是按照固定的时间表进行，而不管当前的运行状态，浪费了宝贵的劳动时间，并增加了设备意外故障的风险。

因此，制造商越来越认识到预测性维护解决方案的重要性——例如，使用传感器来跟踪设备的状况和性能。随着时间的推移，预测性维护最终可以演变成机器学习系统，能够分析大量数据以预测未来的故障。这将显着提高效率并有助于降低与昂贵的更换零件相关的维护成本。

7.定制制造

制造业的大部分未来将在于大规模定制。随着消费者对个性化产品的期望越来越高，制造商需要想方设法在不影响效率的情况下满足这种需求。

采用传统的大规模生产方法，定制既不经济也不省时。然而，增材制造等技术的出现颠覆了这一点。人工智能和增材制造的进步将通过制造与其客户相关的产品来帮助制造商满足需求。它还将有助于沿价值链共享数据，以创建响应更快的客户服务和更快的交付。

利用人工智能提高生产效率

云计算、大数据和机器学习等技术的发展对产品的制造方式产生了重大影响。人工智能是这一演变的合乎逻辑的下一步，并将在帮助提高整个制造业务的生产力、效率和可见性方面发挥关键作用。

关于人工智能和自动化取代人类工人的可能性已经说了很多，但事实并非一定如此。人工智能不会取代人类智能；相反，它将通过消除重复的手动任务和人为错误的可能性来支持和增强人类的作用。然后可以对工人进行再培训以执行更复杂的任务。

制造商需要灵活的制造流程，这意味着他们必须能够快速适应新技术的开发，并对不断变化的客户需求和市场格局做出响应。