福特汽車公司創(chuàng)始人亨利?福特有句名言:“任何顧客都可以把車漆成他想要的任何顏色，只要它是黑色的。”福特公司可以擺脫這種缺乏個性化的做法，因為其制造工藝提供了他這樣一個競爭優(yōu)勢，使汽車的價格如此便宜。

一百年后，設(shè)計、創(chuàng)造和制造產(chǎn)品的公司需要同時做到這兩點。他們需要一個更可定制的、個性化的產(chǎn)品，需要簡化和高效的流程來制造它。他們越來越多地把人工智能作為答案。

隨著人工智能變得越來越復(fù)雜，以及生成式人工智能(GenAI)等新技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，越來越多的公司正在利用人工智能在不犧牲質(zhì)量或速度的情況下實現(xiàn)高質(zhì)量的定制制造。

這種對個性化的需求已經(jīng)在數(shù)字產(chǎn)品中體現(xiàn)出來，但很難轉(zhuǎn)化為實體制造過程。人工智能的使用使數(shù)字產(chǎn)品和實體產(chǎn)品之間架起了橋梁。有了GenAI這樣的技術(shù)，新概念可以非常迅速地以實物形式產(chǎn)生，并迅速有效地分發(fā)給消費者。

消費者定制需求

軟件定義汽車等產(chǎn)品預(yù)示著這樣一種未來：制造過程永遠不會結(jié)束——即使是在產(chǎn)品到達消費者手中之后。消費者想要的是能夠根據(jù)自己的喜好量身定制的產(chǎn)品。事實上，71%的消費者期望個性化。這種需求在很大程度上是由數(shù)字產(chǎn)品推動的，這些產(chǎn)品可以很容易地個性化，為每個用戶提供獨特的體驗。

企業(yè)想要一種專為每個消費者設(shè)計的產(chǎn)品。他們明白，擅長個性化的公司能多創(chuàng)造40%的收入。然而，很難有效地為每個人生產(chǎn)單獨版本的實物產(chǎn)品。這就是人工智能可以影響制造過程各個階段的地方。

使用人工智能進行創(chuàng)意和測試

人工智能現(xiàn)在允許消費者以新的和有影響力的方式更多地參與產(chǎn)品的概念。人工智能可以用來分析趨勢和自動化產(chǎn)品創(chuàng)意過程。預(yù)測分析和數(shù)字孿生可以在潛在的產(chǎn)品變體投入生產(chǎn)之前對其結(jié)果進行測試。這些模擬允許創(chuàng)新者評估其想法的影響、可行性和局限性，通過最大限度地減少與完整物理原型相關(guān)的時間和成本，實現(xiàn)更快的迭代和改進。

時尚行業(yè)就是一個有力的例子，因為公司的任務(wù)是利用微趨勢，迅速響應(yīng)不斷變化的需求和新的社交媒體趨勢。快時尚服裝品牌Shein使用GenAI來發(fā)現(xiàn)時尚趨勢并快速創(chuàng)建獨特的服裝設(shè)計。通過這個過程，他們每天可以在他們的網(wǎng)站上發(fā)布10,000件新產(chǎn)品，并在短短10天內(nèi)制造和運輸服裝。

2024年1月，Shein公司面臨訴訟，指控他們基于人工智能的算法通過分析獨立設(shè)計師的服裝和時尚趨勢侵犯了知識產(chǎn)權(quán)。GenAI和版權(quán)法的使用仍然是一個非常模糊的主題。針對ChatGPT等公司的幾起正在進行的訴訟將更好地定義未來生成式人工智能的使用。然而，很明顯，無論使用指導(dǎo)方針是什么，人工智能在加速構(gòu)思和測試過程方面都具有巨大的潛力。

生產(chǎn)

在生產(chǎn)過程中，人工智能正在幫助提高整體生產(chǎn)力并加快生產(chǎn)時間，這為快速交付更個性化的產(chǎn)品提供了新的機會。通過預(yù)測性維護，人工智能可以預(yù)測設(shè)備何時可能發(fā)生故障，從而實現(xiàn)主動維護，最大限度地減少停機時間，最大限度地提高運營效率。通過計算機視覺等技術(shù)，人工智能系統(tǒng)可以仔細檢查裝配線上的產(chǎn)品，甚至可以檢測出可能無法通過人工檢查的細微缺陷。這不僅確保了更高的質(zhì)量標準，而且通過快速識別和糾正問題加快了制造過程。

在裝配線上與人類一起工作的“協(xié)作機器人”的整合，體現(xiàn)了人工智能與人類勞動之間不斷發(fā)展的協(xié)同作用。這些復(fù)雜的機器人有助于提高效率和精度，增強人類的能力。奧迪公司就是一個例子，該公司利用協(xié)作機器人來處理單調(diào)而繁重的任務(wù)，提高安全性并提高生產(chǎn)率。

人工智能驅(qū)動的自動化使生產(chǎn)時間顯著減少了50%。此外，由人工智能驅(qū)動的空間計算等技術(shù)在工廠車間日益突出，進一步提高了制造能力。

通用汽車已經(jīng)采用了生成設(shè)計、增材制造和3D打印，利用人工智能來試驗新的零件配置，并快速迭代改進。增材制造的理念與汽車行業(yè)對軟件定義汽車的期望密切相關(guān)，即產(chǎn)品永遠不會完成——即使在交付后。增材制造允許通用汽車引入增量升級和改進。

交付

傳統(tǒng)上，滿足產(chǎn)品需求需要提前計劃生產(chǎn)，并保持大量的產(chǎn)品庫存?；谌斯ぶ悄艿男枨笠?guī)劃和預(yù)測技術(shù)現(xiàn)在為制造商和分銷商提供了一個更詳細和高度自信的視圖，以了解產(chǎn)品的需求和規(guī)模。在上面提到的Shein公司的例子中，該公司每個新的SKU只生產(chǎn)100-200件，并依靠其快速的生產(chǎn)過程來滿足進一步的需求。

在人工智能的推動下，預(yù)測分析可以識別趨勢并預(yù)測需求峰值。例如，在制鞋行業(yè)，利用與整體風(fēng)格流行度、藝術(shù)家或運動員協(xié)會以及消費者偏好相關(guān)的數(shù)據(jù)點，預(yù)測模型使制造商能夠更精確地定制產(chǎn)品，確保產(chǎn)品更接近客戶需求。

人工智能在供應(yīng)鏈優(yōu)化中的應(yīng)用進一步提高了效率。人工智能幫助減少了高達50%的預(yù)測錯誤，由于更好的產(chǎn)品可用性，導(dǎo)致銷售損失減少了65%。這不僅簡化了操作，而且還允許針對特定市場定制更多的產(chǎn)品。

幾十年前，像Zara這樣的先驅(qū)采用了準時制生產(chǎn)，縮短了新產(chǎn)品的交貨時間。如今，特斯拉利用生成式人工智能來增強需求預(yù)測，并優(yōu)化國際供應(yīng)鏈中的庫存處理。這些例子突顯了人工智能如何引導(dǎo)企業(yè)擺脫過時的基于Excel的模型，在制造業(yè)中培養(yǎng)更高效、響應(yīng)更迅速的交付流程。

通過人工智能賦予人類力量

隨著制造業(yè)在2024年接受更多的人工智能技術(shù)，重要的是要注意，人工智能自動化的目標不是用自動化過程取代人類。目標是提高速度和規(guī)模，使現(xiàn)有團隊能夠做更多的事情。例如，協(xié)作機器人并不是為了取代人類工人。然而，它們確實增加了工人的安全，使人類員工能夠?qū)Ｗ⒂谛枰嗯行运季S的任務(wù)，并有可能提高生產(chǎn)過程的質(zhì)量和效率。

人們正逐漸過渡到一個人們的品味和需求由他們在數(shù)字空間的經(jīng)歷決定的世界。人工智能在彌合物理和數(shù)字之間的差距方面發(fā)揮了重要作用，并使公司能夠跟上這些不斷變化的需求。