沃卡惠許多圍繞人工智能在制造業的炒作都集中在工業自動化上，但這只是智能工廠革命的一個方面——追求效率的自然下一步。人工智能還帶來了為制造表揭示新業務途徑的能力。作為新興工業 4.0 范式的一部分，我們將概述人工智能推動工業自動化和開辟新商機的能力。此外，我們還將介紹制造商如何使用這項強大的技術來提高效率、提高質量和更好地管理供應鏈。
人工智能制造用例
1.預測質量和產量
減少生產損失和防止生產過程效率低下一直是所有行業制造商面臨的挑戰。今天，隨著不斷增長的需求滿足日益激烈的競爭，這一點一如既往地適用。
一方面，消費者的期望很高；全球消費習慣正在逐漸“西化”，即使人口激增仍在繼續。根據近年來的多項調查，到 2050 年，全球人口將增長 25%，相當于每天新增 200,000 張嘴。
另一方面，消費者從未有過如此多的產品可供選擇。最近的調查表明，這種豐富的選擇意味著消費者越來越有可能永久放棄他們最喜歡的品牌，例如，如果貨架上沒有產品。
考慮到這些趨勢，制造商不能再接受流程效率低下及其相關損失。在浪費、產量、質量或吞吐量方面的每一次損失都會削弱他們的底線，并讓競爭對手多一寸——假設他們的生產過程更有效率。
許多制造商（尤其是那些流程復雜的制造商）面臨的挑戰是，他們最終在流程優化方面遇到了天花板。一些低效率沒有明顯的根本原因，這讓流程專家無法解釋它們。
預測質量和產量使用 AI 驅動的流程和機器健康解決方案來揭示制造商面臨的許多常年生產損失的隱藏原因。這是通過連續的多變量分析完成的，使用經過獨特訓練的機器學習算法來深入了解各個生產過程。
這里使用的特定人工智能/機器學習技術稱為監督學習，這意味著算法經過訓練以識別數據中的趨勢和模式。然后可以生成自動建議和警報，以通知生產團隊和工藝工程師迫在眉睫的問題，并無縫共享有關如何在損失發生之前預防損失的重要知識。
2.預測性維護
預測性維護是工業人工智能最著名的應用之一。預測性維護不是根據預先確定的時間表執行維護，而是使用算法來預測組件、機器或系統的下一次故障，然后提醒人員執行重點維護程序以防止故障。這些警報在正確的時間發生，以免浪費不必要的停機時間。
這些維護系統依靠無監督的機器學習技術來制定預測。預測性維護解決方案可以幫助降低成本，同時在許多情況下還可以消除計劃內停機的需要，從而加強底線并改善員工體驗。
通過機器學習預防故障，系統可以繼續運行而不會出現不必要的中斷或延遲。所需的維護非常有針對性——技術人員被告知需要檢查、維修和更換的組件；使用哪些工具，遵循哪些方法。
預測性維護還可以延長機器和設備的剩余使用壽命 (RUL)，因為可以防止二次損壞，同時需要更少的勞動力來執行維護程序。改善 RUL 可以增加可持續發展的努力并減少浪費。
3.人機協作
根據國際機器人聯合會 (IFR) 的數據，截至 2020 年，全球約有 164 萬臺工業機器人在運行。人們擔心機器人會搶走工作，但該行業正在看到工人接受編程、設計、 和維護。
人類還與機器人一起工作，以提高工廠車間內外的效率和生產力。隨著機器人在制造業中越來越根深蒂固，人工智能將發揮重要作用。它將確保人類工人的安全，并賦予機器人更多的自主權來做出決策，這些決策可以根據從生產車間收集的實時數據進一步優化流程。
4.衍生式設計
制造商還可以在設計階段利用人工智能。通過明確定義的設計概要作為輸入，設計師和工程師可以使用 AI 算法（通常稱為生成設計軟件）來探索解決方案的所有可能配置。
簡報可以包括對材料類型、生產方法、時間限制和預算限制的限制和定義。然后可以使用機器學習測試算法生成的一組解決方案。測試階段提供了關于哪些想法或設計決策有效、哪些無效的額外信息。從那里，可以進行額外的改進，直到達到最佳解決方案。
5.市場適應與供應鏈
人工智能滲透到整個工業 4.0 生態系統，并不僅限于生產車間。人工智能算法可以優化制造運營的供應鏈，幫助制造商更好地響應和預測不斷變化的市場。
算法可以通過考慮按日期、地點、社會經濟屬性、宏觀經濟行為、政治地位、天氣模式等多種因素分類的需求模式來構建市場需求估計。制造商可以使用這些信息來規劃未來的道路。可以利用這些見解優化的一些流程包括庫存控制、人員配置、能源消耗、原材料和財務決策。
工業 4.0 與協作
AI 很流行，但它需要協作才能正確使用。首先，制造商應權衡購買與構建所需技術和專業知識的利弊。工業 4.0 系統由制造商獨有的許多元素和階段組成：
歷史數據收集。
通過傳感器捕獲實時數據。
數據聚合。
通過通信協議、路由和網關設備進行連接。
與 PLC 集成。用于監控和分析的儀表板。
人工智能應用：機器學習和其他技術。
工業人工智能不再是遙不可及的愿望。制造商現在可以使用這些技術來應對他們特定的業務挑戰和需求。隨著工業 4.0 的發展變得越來越復雜，制造商將需要人工智能帶來的敏捷性和可見性。
