製造業人工智慧如何提高生產力並重振流程

人工智慧 (AI) 已經徹底改變了包括製造業在內的許多領域,人工智慧一詞是指一組成熟的和新興的技術,這些技術可以整合到各種流程之中,以便持續學習、增進理解、採取行動。其輸出內容能夠跨各個行業優化此類流程,用於製造業的人工智慧便是技術與流程交叉優化的完美例子。

製造業的人工智慧圖

由人工智慧驅動的智慧機器旨在透過與人類非常相似的過程來擴展技術能力:就像人們感知、獲取知識、做出決策、採取行動、從經驗中學習一樣,現在科技也能做到這一點。

為什麼製造業需要人工智慧

人工智慧具有推動製造流程並提高盈利能力的潛能,就製造業而言,人工智慧可以大幅提高總附加價值 (GVA)。

這是個好消息。當企業利潤下滑時,製造部門也感受到龐大壓力。投資減少可能導致下游創新的減少,從而降低公司的市場價值,並減損在不斷變化的顛覆性環境中成長或實現目標的能力,這將影響基礎獲利並衝擊所有利益相關者。此外,人工智慧已被證明對於利潤較低的行業有利。

製造業的人工智慧白皮書
工業 4.0 和物聯網時代的智慧製造
以合作和即時情境感知,加速創新步伐。

挑戰:人工智慧需要什麼才能成功整合?

管理階層和員工的接受度

人工智慧要成功成為製造過程的一部分並充分發揮其潛力,第一步是先被人類接受。這需要在人類與機器之間建立一種新關係:不要將自動化視為對人類工作的威脅,而是將自動化當做盟友,減少花在平凡、重複性的任務上的時間來提高人類績效,讓人類騰出精神餘力來從事創新,並減少人為錯誤。人類可以善加利用技術,並根據需求對其進行塑造,而在人工智慧驅動技術的情況下,技術將能不斷自我改進。

透過從工人那裡接手低附加價值的工作,人工智慧可以將他們解放出來,以提高關鍵產出領域的生產力。人工智慧無異於一個虛擬同事,為工作生態增加價值。基於此前提來形塑員工態度,將大大促進其在製造業及其他依賴生產的行業中的採用程度。

製造商採用人工智慧的有效做法之一,是為利益相關者、員工、合作夥伴、投資者和客戶,發展出一種具有包容力的溝通方法。

人工智慧部署的其他挑戰

使用人工智慧系統和解決方案的其他挑戰還包括傳統製造業配置中的技術實施不明確,這與缺乏使用新系統所需的培訓和技能組合密切相關,然而,這點並非不可克服。

製造商可能會發現很難在對生產週期和時程造成最小干擾的情況下整合人工智慧及實施數位轉型,他們仍然必須達到關鍵的安全和品質標準,並遵守業務承諾。

人工智慧技術在製造業和工業中的應用預測

人工智慧背後的主要驅動力來自於物聯網 (IoT) 的興起,物聯網實現了實體設備和數位領域之間的連接和對話。

公司應該迅速運用這項專門技術,現在已經出現一系列新的職務,而且這些職務可能在未來五年內繼續存在。

  • 機器學習工程師或專家
  • 協作機器人專家
  • 資料品質分析師和人工智慧解決方案程式設計師或軟體設計師

他們還預測融合技能將很受歡迎。此術語是指在業務流程中合併真人和機器專長的獨特能力,藉此提供比各自獨立運作更好的結果(本質上是結合分散的力量,以擴展人力和機器的能力)。具有融合技能的個人將被指派從事訓練、教授和塑造人類判斷機制,使智慧機器能夠充分發揮效用。這方面的一個例子是在迭代或重複性的過程中,每一方都向另一方學習。

製造商還透過專門的學習和發展計畫來開發內部的人工智慧技能。

人工智慧如何振興製造業

專家認為,人工智慧做為生產和製造的一個因素,至少可以在三個關鍵方面發揮作用:

  1. 智慧自動化:補充人力資源的新型「虛擬勞動力」
  2. 提高現有人力資產的技能和能力
  3. 幫助充分運用預算,並將一部分用於創新、研究和開發

從實務角度來看,人工智慧用於支援製造和幫助成長的方法有很多種。

自動化流程

雖然製造業自動化並不新鮮,但人工智慧增加了相當寶貴的新維度,智慧自動化的未來影響力將會非常驚人。

希望保持市場領先地位的大型製造公司紛紛投資於人工智慧,他們使用此技術來使機器能夠自給自足,達到可以自我診斷問題和故障、估計維護需求、提早訂購備用零件的程度。

人工智慧驅動的自動化可帶來巨大的競爭優勢。

簡化供應鏈

人工智慧可以節省大量資金,縮短供應鏈以更好地利用時間和資源。人工智慧系統可以追蹤延遲供應鏈中任何環節的事件,從重大問題到最小的一次性事件皆不遺漏。它可以追蹤運輸過程並掃描大量記錄,以保持供應鏈狀態的即時視覺化。系統每天可以即時分析數百萬起事件,將人工智慧的能力當做預警系統、制定策略、尋找供應鏈問題的解決方案的重要力量。

設定基準、實施和監控以達到品質控制目標

機器可以配備比人眼靈敏數倍的攝影機,即使是最小的缺陷也能偵測出來。從冶金到零售、以及介於兩者之間的所有行業,這一特性幾乎在每個製造部門中都具有極高價值。

縮短產品設計和開發的時程

以人工智慧消除冗餘成本的直接副產品,就是有利於推動創新。節省下來的資金可以用於研究和產品開發,從而產生新的收入來源,進一步提高盈利能力。

提高資產利用率和產能回收利用

公司通常會在設備上預先投入大量資金,這些設備可能會也可能不會被充分利用。除了休眠資產之外,製造業的停機時間和設備故障都會導致收入損失。人工智慧可以在設備出現故障之前提早標記問題、預測故障和建議預防措施,來幫助預防這些問題。

預測結果

人工智慧可以識別製造業和其他業務領域的工作模式,以預測未來結果並制定因應策略。除了整合人類回饋之外,人工智慧還有助於公司在內部和業界探索、構建和分析非結構化資料。

在工作過程中採用人工智慧,開闢了一個全新的處理流程世界:破壞並消除不再合用的古老程序。

進行中的人工智慧範例

數位分身

數位分身是一種操作流程、產品或服務的虛擬模型,此模型可在虛擬世界中展示資產如何運作、剖析、調整、改進和測試。建立數位分身能夠有效地在實體世界和虛擬世界之間架起一座橋樑,可以說,這種跨真假世界的驚人配對技術能夠在整個生命週期內,以現實生活中不可能做到的精細度來監控標的物或過程。這種模擬能力讓利益相關者得以預測問題或完全阻止它們,為產品開發、策略制定和創新開闢了難以置信的嶄新途徑,潛力相當驚人。

配對技術是當今數位分身技術的鼻祖,曾被 NASA 使用,有鑑於必須在太空中工作,遠遠超出了正常能見度或物理距離的可控範圍,因此這項技術對於任務能否成功至關重要。

數位分身的運作分成兩步驟:

  1. 智慧設備元件使用內建的感應器來獲取關於關鍵操作方面的資料和資訊,例如實體物品的即時狀態、位置或工作條件。這些元件被連接到一個雲端系統,由該系統收集和處理此資料輸入,此資料將在與業務相關的各種情境中進一步分析。
  2. 之後便可將來自這個虛擬世界的見解,應用於真實世界或正在研究的實體上。

這個過程可能為企業帶來重大變革。數位分身不僅在實體世界和虛擬世界之間架起了橋樑,而且可以在產品設計和資料科學等方面,促進各工作流程之間的協作,以實現更直覺的產品開發。

數位分身的概念出現在新千禧年前後,但只有透過物聯網的發展才得以實現。今天,許多公司發現實施此技術並將其納入策略技術庫,是一項極具成本效益的做法。製造商越來越多地投資於數位分身技術,以振興他們的業務,賦予新的發展方向,

因此預期數位分身市場將會增長也就毫不令人意外了。

電腦輔助設計系統

電腦輔助設計系統能夠透過人工智慧來利用雲端資源,並建立數千個虛擬原型迭代,以比較及對比它們的功能、建造成本和所需材料。此程式從呈現所需形狀的固體開始,然後開始將材料剝離成層或片段,再看這樣做是否會傷害或有助於性能,並記住所需的結果,將其納入設計準則之中。這有助於演算法揭示產品中每個部分的角色如何影響性能。

製造業的人工智慧資訊圖
迎接下一波工業革命的製造業分析
使用 AI 和機器學習可以更準確地預測問題、減少停機時間、提高品質並提高產量。

跨部門製造過程中的電腦輔助設計

在醫療保健行業,電腦輔助設計已被用於設計一種可加速復原和促進組織再生的面部植入物。此外,人工智慧輔助設計和製造輸入資料也被用來開發用於器官移植的前衛 3D 列印技術。

在汽車領域,人工智慧可以分析數以百萬計的資訊輸入,以簡化新車款的生產和設計。

人工智慧具有無限可能,製造商可以使用人工智慧來保持競爭力,確保高效運作、提高盈利能力。