人工智能(AI)是制造業(yè)中最常用的提高整體設(shè)備效率(OEE)和生產(chǎn)的一次成品率的方法。隨著時(shí)間的推移，制造商可以使用人工智能來增加正常運(yùn)行時(shí)間，提高質(zhì)量和一致性，從而實(shí)現(xiàn)更好的預(yù)測(cè)。

與數(shù)字化的許多組成部分一樣，人工智能的實(shí)施似乎勢(shì)不可擋。如何有效地使用和管理由直觀的計(jì)算能力產(chǎn)生的數(shù)十億數(shù)據(jù)點(diǎn)及其連接的機(jī)器是制造商們普遍關(guān)心的問題。許多人不確定如何開始，并經(jīng)常將他們?cè)诓捎萌斯ぶ悄芊矫娴闹?jǐn)慎歸因于成本、IT需求和/或擔(dān)心沒有做好“工業(yè)4.0”的準(zhǔn)備。

為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，重要的是制造商要適應(yīng)更多的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式。這通常包括人員重組、硬件和軟件升級(jí)。

人工智能，一個(gè)經(jīng)常與未來聯(lián)系在一起的概念，現(xiàn)在已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，可以應(yīng)用到你的工廠。以下是工業(yè)人工智能革新制造業(yè)的5種方式和實(shí)施技巧：

預(yù)測(cè)性和預(yù)防性維護(hù)

一些生產(chǎn)操作中最大的停機(jī)時(shí)間可能是由于機(jī)械或電氣故障導(dǎo)致核心機(jī)械部件離線造成的。通常，故障可以很容易地預(yù)防，通過跟蹤機(jī)器的建議的預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃。項(xiàng)目經(jīng)理經(jīng)常被忽視或沒有為完成最佳時(shí)間安排而優(yōu)化。借助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器、MES數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的力量，制造商可以利用許多機(jī)器數(shù)據(jù)點(diǎn)來預(yù)測(cè)故障。PM計(jì)劃可以在預(yù)測(cè)故障之前進(jìn)行優(yōu)化，以保持機(jī)器在一流的狀態(tài)和生產(chǎn)車間平穩(wěn)運(yùn)行。

供應(yīng)鏈優(yōu)化

今天的供應(yīng)鏈?zhǔn)浅?jí)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)管理，有數(shù)千個(gè)零件和數(shù)百個(gè)地點(diǎn)。人工智能正在成為一個(gè)必要的工具，使產(chǎn)品從生產(chǎn)到客戶及時(shí)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，制造商可以為所有產(chǎn)品定義優(yōu)化的供應(yīng)鏈解決方案。像“下個(gè)季度應(yīng)該訂購(gòu)多少個(gè)電阻?”或者“A產(chǎn)品的最佳運(yùn)輸路線是什么”最終都可以得到答案，而不需要依賴最佳猜測(cè)近似。

內(nèi)部庫(kù)存管理本身就是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。生產(chǎn)線嚴(yán)重依賴庫(kù)存來保證生產(chǎn)線的供應(yīng)和產(chǎn)品的生產(chǎn)。每個(gè)工藝步驟都需要一定數(shù)量的組件來操作;一旦使用，需要及時(shí)補(bǔ)充以繼續(xù)處理。讓工廠車間儲(chǔ)備所有必要的庫(kù)存是AI可以幫助管理的挑戰(zhàn)。AI可以查看組件數(shù)量、有效期，并優(yōu)化整個(gè)工廠的分布。

生產(chǎn)優(yōu)化

流程優(yōu)化可能是一項(xiàng)涉及無數(shù)歷史數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)繁重任務(wù)。確定哪個(gè)工藝參數(shù)能產(chǎn)生最高的產(chǎn)品質(zhì)量不是一件容易的事。制造和質(zhì)量工程師一直在進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，以優(yōu)化工藝參數(shù)，但這些設(shè)計(jì)往往是昂貴和耗時(shí)的。借助人工智能快速的數(shù)據(jù)處理速度，工程師可以找到不同產(chǎn)品的優(yōu)化工藝配方。像“我應(yīng)該輸入什么樣的輸送速度或溫度才能獲得最高的產(chǎn)量?”或者“我應(yīng)該用什么機(jī)器來制作這個(gè)高音新興技術(shù)電路板?”AI將不斷從所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)中學(xué)習(xí)，不斷改進(jìn)工藝參數(shù)。

預(yù)測(cè)產(chǎn)量

當(dāng)討論人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用時(shí)，產(chǎn)量預(yù)測(cè)的話題總是會(huì)出現(xiàn)。具有高精度預(yù)測(cè)AI模型的投資回報(bào)率是無限的。預(yù)測(cè)產(chǎn)量可以更好地為供應(yīng)鏈和庫(kù)存管理做好準(zhǔn)備，以應(yīng)對(duì)未來的零部件需求。知道產(chǎn)量是否低于預(yù)期可以提醒生產(chǎn)管理人員增加生產(chǎn)時(shí)間以滿足需求。產(chǎn)量預(yù)測(cè)是一個(gè)涉及大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜問題，需要人工智能來解決。

增強(qiáng)與虛擬現(xiàn)實(shí)

隨著增強(qiáng)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的不斷改進(jìn)，越來越多的大公司為這個(gè)市場(chǎng)開發(fā)設(shè)備，制造業(yè)完全采用它們只是一個(gè)時(shí)間問題。虛擬現(xiàn)實(shí)可以幫助更好地培訓(xùn)產(chǎn)品制造商執(zhí)行組裝或預(yù)防性維護(hù)任務(wù)。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)在工廠車間或現(xiàn)場(chǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)下提供實(shí)時(shí)報(bào)告，幫助快速識(shí)別缺陷產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)改進(jìn)領(lǐng)域。AR/VR制造應(yīng)用是無窮無盡的，可以在解決今天的挑戰(zhàn)中發(fā)揮重要作用。

好處：能源管理

人工智能可以幫助經(jīng)常被忽視的能量管理領(lǐng)域。大多數(shù)工程師沒有時(shí)間分析工廠能源消耗的成本。人工智能研究生產(chǎn)操作的能源消耗可以顯著降低運(yùn)營(yíng)成本。此外，降低的成本可以分配更多的資金用于過程改進(jìn)資源，導(dǎo)致更高的產(chǎn)量和質(zhì)量。

如果您有一個(gè)能夠在生產(chǎn)問題發(fā)生之前自動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)生產(chǎn)問題的系統(tǒng)，那會(huì)怎么樣呢?

其好處將是預(yù)測(cè)性維護(hù)、庫(kù)存和產(chǎn)品異常值檢測(cè)，以一種可訪問和直觀的方式，將運(yùn)營(yíng)的卓越性提高到新的水平。

這將改變你的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。是的。數(shù)據(jù)是新的培根，而人工智能正在把它帶到新的高度。