人工智能不再只是一個未來主義的概念

它現(xiàn)在就在這里 - 軟件可以感知我們需要什么，供應(yīng)鏈可以實時“思考”，機器人可以應(yīng)對環(huán)境的變化。AI范式轉(zhuǎn)變的本質(zhì)是組織內(nèi)所有業(yè)務(wù)流程的轉(zhuǎn)變。它正在改變公司運營方式的所有規(guī)則。

毫無疑問，制造業(yè)在人工智能技術(shù)應(yīng)用方面處于領(lǐng)先地位。從大規(guī)模削減意外停機時間到更好設(shè)計的產(chǎn)品，制造商正在將AI驅(qū)動的分析應(yīng)用于數(shù)據(jù)，以提高效率，產(chǎn)品質(zhì)量和員工的安全。

人工智能也是未來增長和制造業(yè)成功的關(guān)鍵。在最近的福布斯洞察人工智能調(diào)查中，44%的汽車和制造業(yè)受訪者認(rèn)為AI在未來五年內(nèi)對制造業(yè)的“非常重要”，而近一半 - 49% - 表示它是“對成功至關(guān)重要“。

今天，由于先進(jìn)制造技術(shù)與信息技術(shù)，數(shù)據(jù)和分析的“結(jié)合”，人類和機器人合作產(chǎn)生突破。

讓我們來看看AI給制造業(yè)帶來的關(guān)鍵革命。

計算機視覺正被用于優(yōu)化生產(chǎn)線，并將流程和工人數(shù)字化。在制造業(yè)中，“機器視覺”的應(yīng)用是一個增長領(lǐng)域，它可以自動進(jìn)行圖像分析并將機器人工作人員引導(dǎo)到車間。在生產(chǎn)線上，最突出的用例是檢查零件和產(chǎn)品，控制流程和設(shè)備，標(biāo)記“事件”和不一致。訣竅是采取看似下一個合乎邏輯的步驟 - 將這些圖像發(fā)送給一個人進(jìn)行判斷和更正 - 并將其交給機器。

人工智能也在改變我們設(shè)計產(chǎn)品的方式。一種方法是輸入由設(shè)計師和工程師定義的詳細(xì)簡介作為AI算法或“生成設(shè)計軟件”的輸入。簡介可以包括描述限制的數(shù)據(jù)和各種參數(shù)，例如材料類型，可用的生產(chǎn)方法，預(yù)算限制和時間限制。

在歸入一組最佳解決方案之前，該算法會探索每種可能的配置。然后可以使用機器學(xué)習(xí)測試所提出的解決方案，提供關(guān)于哪種設(shè)計最佳工作的額外見解?？梢灾貜?fù)該過程，直到達(dá)到最佳設(shè)計方案。

盡管數(shù)字雙胞胎已經(jīng)存在了幾十年，但直到物聯(lián)網(wǎng)(IoT)迅速崛起以來，它們才被廣泛視為未來的工具。最簡單的是，數(shù)字雙胞胎是物理產(chǎn)品，過程或系統(tǒng)的虛擬副本。數(shù)字雙胞胎通過使用傳感器收集有關(guān)物理項目的實時數(shù)據(jù)，充當(dāng)物理世界和數(shù)字世界之間的橋梁。

然后，該數(shù)據(jù)用于創(chuàng)建項目的數(shù)字副本，從而允許對其進(jìn)行理解，分析，操縱或優(yōu)化。數(shù)字雙胞胎正在受到關(guān)注，因為它們還集成了人工智能和機器學(xué)習(xí)等內(nèi)容，將數(shù)據(jù)，算法和上下文結(jié)合在一起，使組織能夠測試新想法，在問題發(fā)生之前發(fā)現(xiàn)問題，獲得新問題的新答案，以及遠(yuǎn)程監(jiān)控項目。

在制造業(yè)中，生產(chǎn)線機械和設(shè)備的持續(xù)維護(hù)是一項重大費用，對任何依賴資產(chǎn)的生產(chǎn)運營的底線產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。此外，研究表明，計劃外停機造成的制造商每年估計耗資500億美元，資產(chǎn)故障導(dǎo)致42%的意外停機。

預(yù)防性維護(hù) - 與預(yù)防性維護(hù)相反 - 消除了猜測，因為機器在最新的基礎(chǔ)上報告其狀況。它還為企業(yè)節(jié)省了寶貴的時間和資源，包括勞動力成本，同時保證了最佳的制造性能。與數(shù)字雙胞胎一樣，嵌入在制造設(shè)備中的傳感器和高級分析使其成為可能。它們通過響應(yīng)警報和解決機器問題來實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)。

一方面，在制造業(yè)中錯過人工智能浪潮可能意味著陷入困境。而對于一些人來說，這將成為現(xiàn)實。如果您堅持舊方式并且沒有能力將制造流程數(shù)字化，那么您的成本可能會上升，您的產(chǎn)品將會推遲上市，并且您能夠為客戶提供獨特的增值服務(wù)會下降。

然而，將制造過程和整個行業(yè)適應(yīng)已經(jīng)發(fā)生的變化還為時不晚。我們顯然處于海洋變化的早期階段，在實現(xiàn)這一愿景之前還有很長的路要走。