制造业 AI 如何提高生产力,为流程注入活力<strong></strong>

人工智能 (AI) 已经彻底改变了包括制造业在内的许多行业。“人工智能” 一词是指一组成熟和新兴的技术,这些技术可以集成到各种流程中,以实现持续学习、理解和行动方案。其结果在于能够在各个行业中优化此类流程。制造业 AI 是技术和流程优化交集的完美示例。

制造业 AI 图

启用人工智能的智能机器旨在通过类似人为的过程来扩展技术能力:就像人们感知、获取知识、做出决策、采取行动和从经验中学习一样,技术现在也可以做到这一点。

为什么制造业需要人工智能

人工智能有可能加速制造流程并提高盈利能力。就制造业而言,人工智能可能会提高总增加值 (GVA)。

这是个好消息。当企业利润滑下降时,制造业也会感受到压力。投资减少可能导致下游创新下滑,从而削弱公司的市场价值以及在不断变化的创新环境中增长或实现目标的能力。这会影响盈亏底线和所有利益相关者。此外,事实证明,人工智能可能对利润较低的行业有利。

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工业 4.0 时代的制造智能和物联网
通过协作和实时情境感知来加速创新。

挑战:如何才能成功整合人工智能?

管理层和员工接受

要使人工智能成功地应用于制造过程并充分发挥其潜力,第一步是人类的接受。这就要求在人与机器之间建立一种全新关系:不要将自动化视为对人类工作的威胁,而是将其视为盟友,通过减少花在单调、重复的任务上的时间来提高人类绩效,为创新腾出思维空间,减少人为错误。人类可以利用技术,并根据要求塑造技术,对于人工智能驱动的技术,可以使其不断自我完善。

通过从员工手中接管低附加值工作,人工智能可以让他们腾出时间,从而提高关键产出领域的生产力。人工智能简直就是虚拟同事,为工作生活增添价值。基于这一前提建模员工的态度,将大大有助于促进人工智能在制造业和其他生产依赖型行业中的采用。

制造商采用人工智能的有效做法可以包括为利益相关者、员工、合作伙伴、投资者和客户制定包容性的沟通方法。

人工智能部署面临的其他挑战

利用人工智能系统和解决方案面临的其他挑战包括传统制造环境中的技术实施不明确。这与缺乏使用新系统所需的培训和技能息息相关。但是,这并非不可克服。

制造商可能会发现,在最大限度地减少对生产周期和时间线的干扰的情况下,整合人工智能和实现数字化转型很困难。关键的安全和质量标准仍然必须要满足,并且要遵守承诺。

人工智能技术在制造业和工业领域的预测

人工智能背后的主要驱动力是物联网 (IoT) 的兴起。物联网实现了物理设备和数字领域之间的连接和对话。

公司应该尽快利用这种专有技术。这已经催生了一系列新岗位,在未来五年内可能会持续增加。

  • 机器学习工程师或专家
  • 协作机器人专家
  • 数据质量分析师和人工智能解决方案程序员或软件设计师

他们还预测融合技能的需求。该术语适用于在业务流程中合并人员和机器的独特能力,以提供比自行其是更佳的成效(本质上是结合分散的力量来扩展人力资源和机器的能力)。具有融合技能的个人将被部署来训练、教授和塑造人类的判断力,以利用智能机器的能力。这方面的一个例子是迭代或重复过程,双方在过程中互相学习。

制造商还通过专门的学习和开发计划开发内部人工智能技能。

人工智能如何为制造业注入活力

专家认为,人工智能作为生产和制造业的一个因素,至少可以在三个关键方面起到重要作用:

  1. 智能自动化:新的 “虚拟劳动力” 补充人力资源
  2. 增强现有人力资产的技能和能力
  3. 帮助充分利用预算,并将一部分用于创新、研究和开发。

从实地的角度来看,人工智能可以通过多种方式为制造业提供支持并帮助增长。

自动化流程

尽管制造业中的自动化并不是什么新鲜事物,但人工智能增加了如此宝贵的新维度,以至于智能自动化的未来影响可以说是惊人的。

希望继续保持市场领导地位的大型制造公司都投资于利用人工智能。他们利用技术使机器在自我诊断问题和故障、估算维护需求和抢先订购备件方面实现自给自足。

人工智能驱动的自动化赋予了巨大的竞争优势。

简化供应链

人工智能可以节省大量资金,缩短供应链以更好地利用时间和资源。人工智能系统可以跟踪延迟供应链中任何环节的事件,从重大问题到最不起眼的一次性事件。它可以跟踪运输并扫描大量记录,以保持供应链的实时可见性。系统每天可以实时分析数百万个事件。人工智能功能为预警系统、制定战略和寻找供应链问题的解决方案提供了重要力量。

设定基准、执行和监控质量控制

机器可以安装比人眼灵敏度高几倍的摄像头,即使是最小的缺陷也可以检测出来。从冶金到零售业以及介于两者之间的所有行业,该功能几乎在所有制造业中都具有价值。

缩短产品设计和开发的时间

人工智能推动创新,这是消除冗余成本的直接副作用。节省的资金可以转用于研究和产品开发,从而产生新的收入来源,以提高盈利能力。

提高资产利用率和生产重用率

公司通常会预先在设备上投入大量资金,这些设备可能会或不会得到充分利用。除了处于休眠状态的资产外,制造停工和设备故障都会导致收入损失。人工智能可以通过标记问题、预测故障以及在设备出现故障之前提出预防措施来帮助预防这些问题。

预测结果

人工智能可以辨别制造业和其他业务领域的模式,以预测未来的结果并制定战略。除了整合人工反馈外,人工智能还可以帮助公司发现、构建和分析内部和行业内部的非结构化数据。

在工作流中采用人工智能开辟了一个全新的流程世界—颠覆和消除不再起作用的陈旧程序。

人工智能的实际应用示例

数字孪生

数字孪生模型是操作流程、产品或服务的虚拟模型;该模型显示了在虚拟世界中运行、剖析、调整、完善和测试的资产。创建数字孪生可以有效地在物理世界和虚拟世界之间架起一座桥梁。可以说,这种惊人的世界配对允许在整个生命周期中以现实生活中不可能实现的精细程度对物体或过程进行监控。这种模拟使利益相关者能够预测问题或完全预防问题。它为产品开发、战略制定和创新开辟了令人难以置信的新途径。其潜力是惊人的。

配对技术是当今数字孪生技术的原型,曾被美国宇航局采用。这对于其任务的成功非常重要,因为必须对其在太空中对其部件进行操作,这远远超出了正常的能见度或物理距离。

数字孪生分为两个步骤:

  1. 智能设备组件使用内置传感器来收集有关关键操作方面的数据和信息,例如实物物品的实时状态、位置或工作状态。这些组件关联到一个收集和处理此数据输入的基于云的系统。这将在与业务相关的各种背景下进一步分析。
  2. 然后,通过这个虚拟世界获得的洞察将应用于物理世界或正在研究的实体。

对于商业企业来说,这个过程可以说是变革。数字孪生不仅在物理世界和虚拟世界之间架起了桥梁,而且还促进了产品设计和数据科学等方面之间的跨工作流协作,以实现更直观的产品开发。

数字孪生的概念是在新千年前后出现的,但只有通过物联网的发展才得以实现。如今,各公司发现实施和融入其战略技术库是一种具有成本效益的措施。制造商越来越多地投资于数字孪生技术,以振兴其业务并为其指明新的方向。

数字孪生市场有望增长也就不足为奇了。

计算机辅助设计系统

计算机辅助设计系统能够利用人工智能来利用云计算并创建数千个虚拟原型迭代。它可以比较和对比它们的功能、施工成本和所需的材料。该程序从表示所需形状的实体质量开始。然后,它开始逐层或逐片剥离材料,看看这样做是否会损害或改善性能,并记住所需的结果,将其纳入设计标准。这有助于算法揭示产品中每个部件的作用是如何影响性能的。

制造业 AI 信息图
下一次工业革命的制造分析
使用人工智能和机器学习更准确地预测问题,减少停机时间,提高质量并提高产量。

跨行业制造业中的计算机辅助设计

在医疗保健行业,计算机辅助设计已被用来设计一种加速恢复并促进组织再生的面部植入物。此外,还利用人工智能辅助的设计和制造投入开发了用于器官移植的前卫 3D 打印技术。

在汽车领域,人工智能可以分析数百万条信息输入,以简化生产和设计新车。

人工智能具有无限的可能性。制造商可以使用人工智能来保持竞争力、高功能性和盈利能力。