制造業(yè)公司正在轉(zhuǎn)向人工智能，以簡化他們的經(jīng)營方式并提高效率。以下是 10 個(gè)常見用例。

一個(gè)充滿機(jī)器人工人的工廠曾經(jīng)看起來像科幻電影中的一個(gè)場景，但今天，這只是反映制造商使用人工智能的一個(gè)現(xiàn)實(shí)場景。

制造商可以通過多種方式從AI實(shí)施中受益，以下是制造業(yè)人工智能用例的 10 個(gè)示例，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者現(xiàn)在應(yīng)該探索并在未來考慮。

1. 協(xié)作機(jī)器人與人類合作

協(xié)作機(jī)器人經(jīng)常與人類工人一起工作，充當(dāng)額外的一雙手。雖然自動(dòng)機(jī)器人被編程為重復(fù)執(zhí)行一項(xiàng)特定任務(wù)，但協(xié)作機(jī)器人能夠?qū)W習(xí)各種任務(wù)。他們還可以檢測和避開障礙物，這種敏捷性和空間意識(shí)使他們能夠與人類工人一起工作。

制造商通常指導(dǎo)協(xié)作機(jī)器人完成需要繁重的工作或在工廠裝配線上工作。例如，在汽車工廠工作的協(xié)作機(jī)器人可以舉起重型汽車零件并將其固定到位，而人類工人則可以固定它們。協(xié)作機(jī)器人還能夠定位和檢索大型倉庫中的物品。

2. RPA 處理繁瑣的任務(wù)

雖然制造公司在生產(chǎn)一線使用協(xié)作機(jī)器人，但機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）軟件在后臺(tái)更有用。RPA軟件能夠處理大量或重復(fù)性的任務(wù)，跨系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)，查詢，計(jì)算和記錄維護(hù)。

RPA軟件自動(dòng)執(zhí)行訂單處理等功能，因此人們無需手動(dòng)輸入數(shù)據(jù)，從而無需花時(shí)間搜索輸入錯(cuò)誤。通過這種方式，RPA有可能節(jié)省時(shí)間和勞動(dòng)力。RPA還以能夠處理服務(wù)器問題和停機(jī)時(shí)間而聞名。如果出現(xiàn)這些類型的復(fù)雜情況，RPA 可以重新啟動(dòng)和重新配置服務(wù)器，最終降低 IT 運(yùn)營成本。

3. 數(shù)字孿生有助于提高性能

公司可以使用數(shù)字孿生來更好地了解復(fù)雜機(jī)器的內(nèi)部工作原理。

數(shù)字孿生是物理對象的虛擬模型，它通過物理對象的智能傳感器接收有關(guān)其物理對應(yīng)物的信息。使用人工智能和其他技術(shù)，數(shù)字孿生有助于更深入地了解對象。公司可以在對象的整個(gè)生命周期中對其進(jìn)行監(jiān)控，并獲得關(guān)鍵通知，例如檢查和維護(hù)警報(bào)。

例如，每次飛機(jī)起飛或降落時(shí)，連接到飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的傳感器都會(huì)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆摪l(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)字孿生，為航空公司和制造商提供有關(guān)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的關(guān)鍵信息，航空公司可以使用此信息進(jìn)行模擬和預(yù)測問題。

4. 預(yù)測性維護(hù)可提高安全性，降低成本

制造工廠、鐵路和其他重型設(shè)備用戶越來越多地轉(zhuǎn)向基于人工智能的預(yù)測性維護(hù) （PdM） 來預(yù)測服務(wù)需求。

如果設(shè)備沒有得到及時(shí)維護(hù)，公司可能會(huì)損失寶貴的時(shí)間和金錢。一方面，如果他們過早地進(jìn)行機(jī)器維護(hù)，他們會(huì)浪費(fèi)金錢和資源。另一方面，等待太久會(huì)導(dǎo)致機(jī)器大量磨損，后者也可能使工人面臨安全隱患。

PdM 系統(tǒng)還可以幫助公司預(yù)測需要哪些替換零件以及何時(shí)更換。

5. 熄燈工廠省錢

制造業(yè)中的人工智能用例仍然很少見，但具有一定的潛力，那就是熄燈工廠。使用人工智能、機(jī)器人和其他下一代技術(shù)，熄燈工廠完全依靠機(jī)器人勞動(dòng)力運(yùn)行，并且以最少的人際互動(dòng)運(yùn)行。

制造商可以通過熄燈工廠節(jié)省資金，因?yàn)闄C(jī)器人工人的需求與人類同行不同。例如，一個(gè)充滿機(jī)器人工人的工廠不需要照明和其他環(huán)境控制，如空調(diào)和暖氣，制造商可以通過調(diào)整這些服務(wù)來節(jié)省成本。

機(jī)器人工人可以 24/7 全天候運(yùn)行而不會(huì)屈服于疲勞或疾病，并且有可能比人類同行生產(chǎn)更多的產(chǎn)品，并且可能更少錯(cuò)誤。

6. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測需求

使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的人工智能系統(tǒng)可以檢測人類行為中的購買模式，并為制造商提供洞察力。例如，某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)檢測觸發(fā)制造商提高給定商品產(chǎn)量的購買模式。這種預(yù)測購買行為的能力有助于確保制造商在商店需要之前生產(chǎn)高需求庫存。

7. 庫存管理防止瓶頸

一些制造公司依靠人工智能系統(tǒng)來更好地管理他們的庫存需求。

人工智能系統(tǒng)可以跟蹤補(bǔ)給，并在需要補(bǔ)充時(shí)發(fā)送警報(bào)。制造商甚至可以對人工智能進(jìn)行編程，以識(shí)別行業(yè)供應(yīng)鏈瓶頸。

例如，制藥公司可能使用保質(zhì)期短的成分，人工智能系統(tǒng)可以預(yù)測該成分是否會(huì)按時(shí)到達(dá)，或者如果延遲，延遲將如何影響生產(chǎn)。

8.AI 促進(jìn)供應(yīng)鏈管理

制造業(yè)中一個(gè)強(qiáng)大的人工智能用例是供應(yīng)鏈管理。大型制造商通常擁有供應(yīng)鏈，需要處理數(shù)百萬個(gè)訂單、采購、材料或成分，手動(dòng)處理這些流程會(huì)嚴(yán)重消耗人們的時(shí)間和資源，越來越多的公司已經(jīng)開始用人工智能來增強(qiáng)他們的供應(yīng)鏈流程。

例如，汽車制造商可能會(huì)從兩個(gè)不同的供應(yīng)商處收到螺母和螺栓。如果一家供應(yīng)商意外交付了一批有缺陷的螺母和螺栓，汽車制造商將需要知道哪些車輛是用這些特定的螺母和螺栓制造的。人工智能系統(tǒng)可以幫助跟蹤哪些車輛是用有缺陷的硬件制造的，使制造商更容易從經(jīng)銷商處召回它們。

9.AI系統(tǒng)檢測錯(cuò)誤

制造商可以使用自動(dòng)視覺檢測工具來搜索生產(chǎn)線上的缺陷。視覺檢測設(shè)備（如機(jī)器視覺相機(jī)）能夠?qū)崟r(shí)檢測故障，通常比人眼更快、更準(zhǔn)確。

例如，視覺檢查相機(jī)可以很容易地發(fā)現(xiàn)小而復(fù)雜的物品中的缺陷，例如手機(jī)。附加的人工智能系統(tǒng)可以在物品落入不滿意的消費(fèi)者手中之前提醒人類工人注意缺陷。

10.AI系統(tǒng)有助于加快產(chǎn)品開發(fā)

一些制造商正在轉(zhuǎn)向人工智能系統(tǒng)，以幫助加快產(chǎn)品開發(fā)速度，就像制藥商一樣。

人工智能可以分析來自實(shí)驗(yàn)或制造過程的數(shù)據(jù)，制造商可以利用從數(shù)據(jù)分析中獲得的知識(shí)來減少創(chuàng)建藥物所需的時(shí)間，降低成本并簡化復(fù)制方法。