人工智能改善制造运营的三种方式

Dept 首席技术顾问乔纳森·怀特塞德详细介绍了人工智能的三种方式改善制造业务...

工业 4.0 已不仅仅是制造业的流行语；这是新的现实。 Covid-19 大流行加速了这一现实。在大流行发生的前三个月，随着企业和消费者都适应了网络世界，数字化发展了相当于十年的时间。

面向未来的业务的关键原则——敏捷性、弹性和创新——都可以通过对数字解决方案的投资得到帮助。随着精简运营、降低成本和最大化收入的压力，数字化转型已成为当务之急。

“数字化转型的赢家正在利用颠覆性技术应对业务挑战，通过实际应用推动改进。数字化运营流程对于制造商应对危机的需求和挑战至关重要，被认为是制造业发展的自然一步，”该部门首席技术顾问 Jonathan Whiteside 说。

“幸运的是，创新现在已经达到了人工智能和物联网 (IoT) 等新兴技术广泛可用的地步，有助于加速传统制造业的转型。制造商可以在三个关键领域实施人工智能以提高弹性并提高利润：预测、条件性维护和沟通。”

#1 - 需求规划和预测

机器学习能够以人类无法实现的速度自动分析和检测数据模式。它可以将数据分段超越简单的关键字集群，并开辟了从新数据源收集信息的机会。当应用于预测模型时，结果令人印象深刻。据报道，人工智能驱动的预测可以将供应链网络中的错误减少 30% 到 50%。由于库存缺货情况和仓储成本降低了约 10% 至 40%，因此提高的准确性可将销售损失减少 65%。 AI 在供应链中的影响在 $1.2T 到 $2T 之间

考虑到这些统计数据，难怪机器学习正在被整个行业的需求规划者所接受。机器学习预测的速度和准确性提供了多种好处，由于提高可用性而改善客户体验只是冰山一角。当对预测有信心时，可以降低缓冲库存水平，从而减少营运资金并释放宝贵的空间。更好的预测可以为整个价值链带来节省，从改进运输规划到优化劳动力安排。

提高需求预测的准确性在所有行业都展示了可靠的结果，其中包装消费品制造商处于领先地位。法国跨国公司达能集团正在通过机器学习改善营销、销售、客户管理和供应链的规划协调。通过人工智能驱动的需求建模，实现渠道或门店级库存的目标服务水平。该系统使预测错误减少了 20%，销售损失减少了 30%，产品报废减少了 30%，需求计划人员的工作量减少了 50%。

机器学习和人工智能不仅影响如何 公司制造，但也什么 他们制造。凭借通过分析数据和发现趋势来识别不断变化的消费者口味的能力，包装食品公司可以通过改变成分来做出反应，从而创造出能引起消费者共鸣的限时特价商品。还有一些重要的机会可以确定产品扩展的可能领域，同时加快进程以更及时地发布。

#2 - 开发和维护

手动维护制造设备既昂贵又耗时，而且设备故障的风险很高，对生产计划造成巨大影响并降低生产力。由于这些原因，预测机器何时可能出现故障是当今制造业中人工智能最流行的用途。

“通过预测性维护可以避免计划外停机。制造商能够制定资产可行性保护计划，通过响应警报和解决发生的小问题来指示何时升级设备最可行。有监督和无监督机器学习算法解释实时数据的变化。通过利用各种数据类型，它可以在几秒钟内检测到以前未知的流程、产品和工作流程，”Whiteside 说。

传感器数据从设备本身收集，检测热量、振动和运动，而可编程逻辑控制器 (PLC) 数据跟踪机器输入​​和输出。计算机视觉数据是从工厂周围的摄像头捕获的，时间序列数据根据机器的历史确定机器的状态。相关的外部数据源也被考虑在内，例如不断变化的天气条件或相关设备的连锁反应。这些发现提供了一个极好的上下文数据来源，可用于训练机器学习模型、产品开发和优化装配线生产。

#3 - 沟通策略

人工智能和机器学习不仅仅适用于操作流程。它能够从各种来源（如音频、图像和视频）中检测模式，可以改善您与客户和员工的沟通方式。应用于您的沟通渠道，企业可以节省大量时间。

人工智能聊天机器人可以减轻呼叫中心的压力，让现场销售团队腾出时间专注于新客户的获取，同时为客户的查询提供及时、相关的答案。如果您使用数字双胞胎，您还应该了解维护周期以及产品可能发生潜在升级或问题的时间。自动化通信流程以在客户需要联系您之前及时通知他们，这将在客户服务方面赢得赞誉。

通过在线网络连接的进步，最近推出的 5G 连接设备和不断加强的蓝牙，连接各种支持关键业务功能的设备比以往任何时候都更加容易。有两种实现方式：数据分析和自动化。这种相互关联的数据通常通过云软件收集，将数据集中在一个易于访问的地方。企业可以使用云应用程序收集有关网站常见问题、履行和退货记录以及材料采购数据的搜索最多的信息。这可以跟踪客户何时开始遇到产品的特定问题，问题是否可以通过支持解决或需要召回，以及它是否对应于供应商的特定订单。总之，问题和解决方案都可以推导出来。

通过可扩展的解决方案向前发展

世界各地的制造公司加速数字化以应对 Covid-19 大流行带来的挑战。在英国，超过五分之二的制造商 (43%) 表示，对于他们各自的业务运营而言，这一年。而且，尽管近 95% 的全球制造商或供应链运营商表示他们受到了大流行的负面影响，但 82% 的人现在感到准备好应对未来的类似事件。他们的主要收获是转变和拥抱数字推动者的能力。

从全球领导者那里获得灵感和学习。例如，在几个方面；在现场生产期间优化工厂的电力消耗；机器操作的质量检查，并自动调整风力涡轮机转子的位置以提高风电场的产量。为其制造中心带来新的质量控制水平。使用工业射线照相技术对制造部件进行仔细检查，以验证每个部件的完整性及其内部结构。

制造业比以往任何时候都更有能力利用人工智能战略，这样做的价值已经变得非常明显。通过专注于数字化、贴近终端用户、创新数字生态系统以确保满足客户需求，制造商可以避免商品化，更好地击败竞争对手，并培养新老客户的长期忠诚度顾客。

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