根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)最近發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告，到2022年，人工智能為制造業(yè)帶來(lái)的價(jià)值達(dá)到23億美元，預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到167億美元。從自動(dòng)化和預(yù)測(cè)分析，到自然語(yǔ)言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)，采用任何形式的人工智能的結(jié)果都可以在IBM、英特爾、通用電氣、西門子等早期采用者身上看到，以及他們獲得的成功和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

本文將介紹制造公司從在其流程中實(shí)現(xiàn)人工智能中受益的一些方式。此外，將分享人工智能的各種應(yīng)用，無(wú)論產(chǎn)品細(xì)節(jié)如何，它們都將幫助企業(yè)節(jié)省成本并改進(jìn)流程。

為什么在制造業(yè)中采用人工智能?

行業(yè)專家指出，利用機(jī)器人、3D打印和人工智能的進(jìn)步，對(duì)于許多行業(yè)，特別是小眾供應(yīng)商，提高效率、降低成本和提高安全性至關(guān)重要。人工智能給制造業(yè)帶來(lái)的好處是雙重的。一方面，人們看到了它為業(yè)務(wù)提供的前所未有的增長(zhǎng)和可擴(kuò)展性，另一方面，對(duì)員工及其生產(chǎn)力和滿意度的積極影響。

(1)預(yù)測(cè)需求預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)庫(kù)存水平和需求一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。雖然Excel表格和基于去年需求和銷售的概率等傳統(tǒng)方法以前可能管用，但現(xiàn)在人工智能幫助達(dá)到了一個(gè)新的準(zhǔn)確性水平。使用大量的歷史數(shù)據(jù)、趨勢(shì)和當(dāng)前事件，并利用正確的人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)需求，可以保證最高水平的精度。這包括供應(yīng)鏈的每一部分。例如，哪些產(chǎn)品在一年中的某些時(shí)候賣得最快;在需求波動(dòng)的時(shí)候，企業(yè)用完某些產(chǎn)品的速度有多快，等等。因此，收集歷史數(shù)據(jù)并用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)豐富它，可以準(zhǔn)確地描繪需求前景。它還增加了銷售額和庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，同時(shí)降低了成本和生產(chǎn)過(guò)剩。

(2)減少碳排放

根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的數(shù)據(jù)，全球五分之一的碳排放來(lái)自制造業(yè)。這包括浪費(fèi)、生產(chǎn)過(guò)剩，當(dāng)然還有化石燃料的碳排放。因此，使用技術(shù)來(lái)最小化生產(chǎn)對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響是企業(yè)應(yīng)該盡早解決的問(wèn)題。在已經(jīng)采用數(shù)字化技術(shù)之后，很多制造企業(yè)的下一步是讓收集到的數(shù)據(jù)變得更加透明。這不僅將成為脫碳工作的基準(zhǔn)，還將贏得客戶的信任。使用人工智能技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程、運(yùn)輸、設(shè)備等的排放，可以了解碳足跡的實(shí)際情況。因此，企業(yè)可以優(yōu)化他們的效率，預(yù)測(cè)排放，并根據(jù)未來(lái)的需求和法規(guī)進(jìn)行計(jì)劃。

(3)啟用流程優(yōu)化

人工智能可以通過(guò)最大限度地提高生產(chǎn)力和盈利能力，幫助企業(yè)轉(zhuǎn)換和優(yōu)化內(nèi)部和外部流程。工作流程的改變會(huì)影響成本、生產(chǎn)質(zhì)量、交付以及生產(chǎn)過(guò)程的每一個(gè)方面。產(chǎn)品生命周期最大的改進(jìn)之一是自動(dòng)化。它提供的一些好處包括通過(guò)自動(dòng)化復(fù)雜或重復(fù)的任務(wù)來(lái)降低成本和上市時(shí)間，消除容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)更可擴(kuò)展的生產(chǎn)線，提高生產(chǎn)率，并最大限度地減少能源消耗。

(4)提高員工滿意度

將人工智能引入制造過(guò)程對(duì)員工的滿意度和心理健康也有同樣重要和有價(jià)值的影響。根據(jù)一項(xiàng)研究，人工智能改善了心理健康，尤其是低技能員工的心理健康，提高了2.342分，而上世紀(jì)80年代之前出生的員工的心理健康則提高了2.070分。如果考慮到人工智能不僅可以對(duì)制造業(yè)的業(yè)務(wù)方面產(chǎn)生影響，還可以對(duì)企業(yè)員工產(chǎn)生影響，那么達(dá)到這些數(shù)字就不足為奇了。它隨著時(shí)間的推移而減少，有助于學(xué)習(xí)新的技能和技術(shù)，同時(shí)縮短了入職所需的時(shí)間，并總體上改善了工作環(huán)境。此外，采用人工智能可以自動(dòng)完成數(shù)據(jù)輸入和創(chuàng)建Excel表格等重復(fù)性任務(wù)，從而提高員工的工作效率。這樣，員工就有更多的時(shí)間專注于工作中其他更重要的方面。

人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用

(1)先進(jìn)的質(zhì)量保證和視覺(jué)檢測(cè)

質(zhì)量保證通常是事后才考慮的，這會(huì)導(dǎo)致額外的計(jì)劃外成本、延遲上市時(shí)間、客戶不滿以及公司聲譽(yù)的下降。為了消除這些風(fēng)險(xiǎn)，Accedia公司為在制造業(yè)的客戶之一創(chuàng)建了一個(gè)解決方案，幫助他們的員工，工程師和客戶預(yù)測(cè)軸承生產(chǎn)中的未來(lái)故障。該項(xiàng)目利用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型來(lái)識(shí)別和分類上傳的故障軸承圖片中的損壞。強(qiáng)大的云分布允許預(yù)測(cè)分析的好處在全球客戶的工廠中傳播，并在軸承到達(dá)最終客戶之前檢測(cè)生產(chǎn)錯(cuò)誤。它還允許進(jìn)行精確的根本原因分析和生產(chǎn)優(yōu)化。麥肯錫公司的一份報(bào)告稱，與人工檢查相比，人工智能可以將缺陷檢測(cè)提高90%。

(2)機(jī)器人的應(yīng)用

根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，目前使用的所有機(jī)器人中，約有90%可以在制造設(shè)施中找到。當(dāng)談到制造業(yè)中的機(jī)器人技術(shù)時(shí)，人們通常會(huì)想到硬件。然而，機(jī)器人技術(shù)對(duì)硬件的依賴和對(duì)軟件的依賴一樣多。使用先進(jìn)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，機(jī)器人可以比人類更快地在生產(chǎn)工廠執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)消除錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。所有的機(jī)器人都專門從事特定的任務(wù)，并且完全獨(dú)立于人類的監(jiān)督。這意味著，雖然機(jī)器人負(fù)責(zé)組裝、材料搬運(yùn)、焊接、材料分配或搬運(yùn)，但員工可以專注于更高級(jí)和對(duì)業(yè)務(wù)至關(guān)重要的任務(wù)。

在制造車間使用機(jī)器人很可能會(huì)吸引更大的銷售額和更高的投資，并將提高質(zhì)量和可重復(fù)性。它將極大地提高靈活性和推向市場(chǎng)的速度。自動(dòng)化制造流程和將任務(wù)外包給機(jī)器人將允許將工資預(yù)算分配給再培訓(xùn)人才和支持業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

(3)分析問(wèn)題

通過(guò)人工智能技術(shù)，特別是自然語(yǔ)言處理(NLP)，最常見(jiàn)的發(fā)布報(bào)告的方法是聊天機(jī)器人。自然語(yǔ)言處理(NLP)是一項(xiàng)相當(dāng)新的技術(shù)，它可以理解非結(jié)構(gòu)化的人類語(yǔ)言，并將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行分析。使用聊天機(jī)器人，制造業(yè)員工可以隨時(shí)獲得有關(guān)不同生產(chǎn)水平、機(jī)械部件及其狀況的準(zhǔn)確實(shí)時(shí)信息，這一點(diǎn)非常重要，尤其是在時(shí)間敏感的情況下。其他自然語(yǔ)言處理(NLP)和聊天機(jī)器人用例可以包括客戶支持自動(dòng)化、交付或更新通知、管理樓層查詢、庫(kù)存和供應(yīng)商檢查。人工智能將提供更多的好處，例如快速和容易地訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)，提高效率和操作，并為最終用戶提供創(chuàng)新的交互體驗(yàn)。

(4)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全

人工智能在制造業(yè)的另一個(gè)重要用例是工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全。這可能包括物聯(lián)網(wǎng)泄露、供應(yīng)鏈感染、網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)盜竊，甚至勒索軟件，這些都可能導(dǎo)致大量資金和有價(jià)值的數(shù)據(jù)損失。不幸的是，作為一個(gè)利潤(rùn)豐厚的行業(yè)，制造業(yè)顯然是黑客的目標(biāo)。因此，僅在2020年，就有40%以上的制造企業(yè)遭受了網(wǎng)絡(luò)攻擊。

采用推薦的安全指南和網(wǎng)絡(luò)安全框架是所有人的必須。然而，這有時(shí)不足以解決威脅并將風(fēng)險(xiǎn)降至最低。因此，依賴人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略正在成為新常態(tài)。它允許檢測(cè)惡意的內(nèi)部偵察行為、命令和控制攻擊(包括使用外部遠(yuǎn)程訪問(wèn)工具)、SMB暴力攻擊、帳戶掃描等等。人工智能可以實(shí)時(shí)檢測(cè)到所有這些威脅和攻擊，并更快、更有效、更準(zhǔn)確地采取補(bǔ)救措施。它還可以收集所有網(wǎng)絡(luò)流量的數(shù)據(jù)，分析日志和事件，并預(yù)測(cè)威脅。

人工智能在制造業(yè)的未來(lái)發(fā)展

根據(jù)德勤公司最近的一份調(diào)查報(bào)告：

• 據(jù)估計(jì)，制造業(yè)每年產(chǎn)生約1812PB的數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)零售、金融、通信和其他行業(yè)。
• 93%的制造業(yè)公司相信人工智能將推動(dòng)整個(gè)商業(yè)部門的增長(zhǎng)和創(chuàng)新。
• 83%的受訪公司認(rèn)為，人工智能已經(jīng)或?qū)?duì)其利潤(rùn)產(chǎn)生積極影響。

隨著全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，越來(lái)越多的制造業(yè)部門加入了人工智能游戲——食品、制藥、化工、汽車、電子等。然而，人工智能技術(shù)堆棧的增加實(shí)施不會(huì)沒(méi)有挑戰(zhàn)。企業(yè)在研究人工智能方面面臨的頭號(hào)障礙是對(duì)熟練人才的需求，以及對(duì)內(nèi)部資源缺乏信任。因此，正如早期采用者向我們展示的那樣，完成這項(xiàng)艱巨任務(wù)的最佳方法是將其外包給專門的人工智能團(tuán)隊(duì)。

結(jié)論

現(xiàn)在可以看到人工智能在制造業(yè)中的眾多應(yīng)用，以及它在預(yù)測(cè)維護(hù)需求、優(yōu)化制造流程、管理供應(yīng)鏈、擴(kuò)大規(guī)模或質(zhì)量控制方面的好處。在增加銷售和質(zhì)量等參數(shù)之前，難以降低成本，那么正確的人工智能技術(shù)堆棧和軟件合作伙伴可以使其成為現(xiàn)狀。