人工智能，一個非常廣泛的定義，種類十分之多。在我們詳細解讀到人工智能的各類等級、未來發(fā)展以及自我保護之前，我們要從理解“人工智能”這個名詞組合開始。人工智能和機器學習目前正以許多微小但有影響力的方式影響著我們的生活，那在制造業(yè)上有哪些應用呢？快來讓我們一起看看！

本文目錄

1、人工智能如何應用于制造業(yè)？

2、人工智能如何改變制造業(yè)？

3、如何在制造業(yè)中實施人工智能？

4、工業(yè)AI與商業(yè)AI有哪些差異？

人工智能如何應用于制造業(yè)？

雖然人工智能并不是一個新概念，但它在制造業(yè)中的應用還處于起步階段。中小型制造公司需要檢查在自己的流程中實施人工智能的潛力，因為未來幾年的機會成本可能很大。根據(jù) Markets and Markets 的研究，到 2026 年，人工智能在制造業(yè)中的使用價值 預計將增長 57% 以上。

人工智能在制造業(yè)中具有很大的應用潛力，并且已經以提高效率和質量的方式得到應用。了解人工智能如何以及如何在制造業(yè)中使用的一個好方法是檢查“智能制造”的樣子。

在智能工廠中，物理生產過程與數(shù)字和機器人技術相結合。結果是一個緊密運行的操作，最大限度地提高了工人的投入并簡化了供應鏈管理。

智能工廠需要的不僅僅是自動化，自動化是現(xiàn)代工廠中普遍應用的制造技術。然而，自動化并不一定意味著正在使用人工智能。即使是自動化流程也是斷開的，人類必須進行干預以彌合差距。將自動化流程與人工智能和機器學習相結合，消除了流程中的差距，讓員工能夠更有效地利用他們的時間。

與自動化不同，人工智能提供了使用實時數(shù)據(jù)影響制造過程的機會。例如，傳感器和監(jiān)控設備可以將圖像或觀察結果轉化為可與現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行比較的數(shù)據(jù)，以確保操作正常進行。

人工智能如何改變制造業(yè)？

1、簡化質量控制措施

人工智能可用于實時報告生產過程中的不一致情況，從而立即解決問題，節(jié)省時間、材料和勞動力。人工智能在制造業(yè)中的使用也可以減少錯誤。由人類執(zhí)行的手動任務本質上更容易出錯。在手動任務的評估甚至執(zhí)行中利用 AI 可以減少代價高昂的錯誤。

2、減少計劃外停機時間

人工智能能夠檢測零件或機器何時磨損并在生產過程中接近使用結束。提醒操作員注意機器狀態(tài)有助于預測何時需要執(zhí)行預防性維護并提前訂購更換零件，從而減少停機時間。這種技術被稱為預測性維護，是制造業(yè)人工智能使用的主要組成部分。此外，監(jiān)控機器可確保從生產線上出來的產品質量的一致性。

3、改進需求預測

基于人工智能的系統(tǒng)可以從盡可能多的業(yè)務活動中合成數(shù)據(jù)。通過人工智能，制造商可以連接來自銷售、行業(yè)數(shù)據(jù)、工廠產量等的數(shù)據(jù)，以更好地預測制造商的需求。然后，制造商可以更好地管理他們的供應鏈和庫存，以準確滿足需求并減少浪費。

4、改進設計流程

制造商正在其設計流程中使用人工智能。主要應用之一是衍生式設計。在衍生式設計中，AI 應用程序根據(jù)用戶設置的標準生成輸出，在本例中為設計。人工智能通過每次輸出迭代學習哪些設計對它被要求設計的產品有效，哪些無效。隨著 AI 解決方案提供更多迭代，它會根據(jù)用戶提供的反饋“學習”，設計逐漸變得越來越實用。

5、減輕環(huán)境影響

制造商一直在尋找減少碳足跡的方法，因為它提供了競爭優(yōu)勢并確保了公司的可持續(xù)性。雖然 AI 可用于提高能源使用效率，但重要的是要了解必須正確訓練和使用 AI。也就是說，訓練 AI 是一個消耗大量能量的過程，起初可能會顯得效率較低。但是，如果人工智能培訓和實施做得好，結果是對環(huán)境的影響顯著減少。人工智能可用于設計更高效的系統(tǒng)，找出產生廢物的地方，并確保盡可能有效地使用原材料。

如何在制造業(yè)中實施人工智能？

1、如果您沒有員工 AI 專業(yè)知識，第三方供應商可以幫助您解決實施問題

人工智能專家團隊遍布全球，致力于幫助制造商在日常運營中應用人工智能。向當?shù)爻鮿?chuàng)公司或像麥肯錫這樣值得信賴的跨國咨詢公司  尋求他們在重大項目中的幫助。

2、從小處著手

無論您的制造業(yè)務是聘請第三方還是內部管理項目，都應從小目標開始，以衡量總體實施的進展情況。設定目標以解決使用 KPI 衡量的單個特定問題。然后，人工智能在您的制造過程中整體應用的下一步將變得更加清晰。您無需自己成為智能工廠即可充分利用 AI 技術。

3、如果您的業(yè)務規(guī)模擴大到可以在內部處理項目：

如果沒有立即可用的項目經理和人工智能和數(shù)據(jù)科學專家，請聘請他們。讓制造過程中的專家（如高級工程師和運營經理）直接參與實施項目。

4、可以利用人類智慧。

裝配線上的機器可能會立即獲得大量數(shù)據(jù)，但操作員和車間工人知道這個過程的細微差別，即使是最先進的人工智能也無法理解。讓工人了解項目的最新情況，并就應該用 AI 解決哪些問題征求他們的意見。

工業(yè)AI與商業(yè)AI有哪些差異？

對于AI市場的炒作熱度，工業(yè)界相對保持比較冷靜的態(tài)度。貝加萊方案研究院院長陳妮亞博士是一個有多年AI算法研究和實踐的專家，她對此表示：“在工業(yè)領域，AI還有很長的路要走，并且AI就目前來看，能夠應用的場景是有限的。”當然了，陳妮亞博士并非要給大家潑冷水，而是希望大家冷靜客觀、遵循科學規(guī)律來認識、學習、分析、實踐AI的工業(yè)應用。

“因為工業(yè)用戶是非?？量痰?，必須有現(xiàn)實的商業(yè)價值，而不能僅僅是單純的學術研究。必須能用AI解決現(xiàn)場實際的生產問題，提升效率、降低成本、提高質量，才能用實際價值吸引更多的投入。我們方案研究院的工作聚焦于通過機械、電氣控制、智能算法與模型以解決產業(yè)的實際問題。”陳妮亞博士說。

就目前而言，在整個人工智能領域中，人依舊扮演非常關鍵的角色來對數(shù)據(jù)信息進行預處理，并設計合適的特征值再進行訓練驗證，機器干的都是“蠻力”，算力比較高。因此，從這個角度來說，AI能做什么，取決于人的需求以及對它的規(guī)劃和設計。相對于模型驅動而言，數(shù)據(jù)驅動的方法更適合于解決非線性系統(tǒng)的問題，而這個就是AI擅長的。

注意：工業(yè)與商業(yè)于應用兩個不同的世界，這使得在商業(yè)領域的成功較難在工業(yè)領域里進行復制，必須進行一些“改造”才能更好的進行應用，如表1我們列出了工業(yè)中的AI與商業(yè)中的一些不同。