根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)最近發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告，到2022年，人工智能為制造業(yè)帶來的價(jià)值達(dá)到23億美元，預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到167億美元。從自動化和預(yù)測分析，到自然語言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺，采用任何形式的人工智能的結(jié)果都可以在IBM、英特爾、通用電氣、西門子等早期采用者身上看到，以及他們的成功和業(yè)務(wù)增長。

本文將介紹制造公司從在其流程中實(shí)現(xiàn)人工智能中受益的一些方式。此外，將分享人工智能的各種應(yīng)用，無論產(chǎn)品細(xì)節(jié)如何，它們都將幫助企業(yè)節(jié)省成本并改進(jìn)流程。

為什么在制造業(yè)中采用人工智能?

行業(yè)專家指出，利用機(jī)器人、3D打印和人工智能的進(jìn)步，對于許多行業(yè)，特別是小眾供應(yīng)商，提高效率、降低成本和提高安全性至關(guān)重要。人工智能給制造業(yè)帶來的好處是雙重的。一方面，人們看到了它為業(yè)務(wù)提供的前所未有的增長和可擴(kuò)展性，另一方面，對員工及其生產(chǎn)力和滿意度的積極影響。

（1）預(yù)測需求預(yù)測

預(yù)測庫存水平和需求一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。雖然Excel表格和基于去年需求和銷售的概率等老派方法以前可能管用，但現(xiàn)在人工智能幫助達(dá)到了一個(gè)新的準(zhǔn)確性水平。使用大量的歷史數(shù)據(jù)、趨勢和當(dāng)前事件，并利用正確的人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測業(yè)務(wù)需求，可以保證最高水平的精度。這包括供應(yīng)鏈的每一部分。在一年中的某些時(shí)候，哪些產(chǎn)品賣得最快，需求波動的時(shí)候，企業(yè)用完某些產(chǎn)品的速度有多快，等等。因此，收集歷史數(shù)據(jù)并用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)豐富它，可以準(zhǔn)確地描繪需求前景。它還增加了銷售額和庫存周轉(zhuǎn)率，同時(shí)降低了成本和生產(chǎn)過剩。

（2）減少碳排放

根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的數(shù)據(jù)，全球五分之一的碳排放來自制造業(yè)。這包括浪費(fèi)、生產(chǎn)過剩，當(dāng)然還有化石燃料的碳排放。因此，使用技術(shù)來最小化生產(chǎn)對環(huán)境的負(fù)面影響是企業(yè)應(yīng)該盡早解決的問題。在已經(jīng)擁抱數(shù)字化之后，很多制造企業(yè)的下一步是讓收集到的數(shù)據(jù)變得更加透明。這不僅將成為脫碳工作的基準(zhǔn)，還將贏得客戶的信任。使用人工智能技術(shù)來監(jiān)測整個(gè)生產(chǎn)過程、運(yùn)輸、設(shè)備等的排放，可以了解碳足跡的實(shí)際情況。因此，組織可以優(yōu)化他們的效率，預(yù)測排放，并根據(jù)未來的需求和法規(guī)進(jìn)行計(jì)劃。

（3）啟用流程優(yōu)化

人工智能可以通過最大限度地提高生產(chǎn)力和盈利能力，幫助組織轉(zhuǎn)換和優(yōu)化內(nèi)部和外部流程。工作流程的改變會影響成本、生產(chǎn)質(zhì)量、交付以及生產(chǎn)過程的每一個(gè)方面。產(chǎn)品生命周期最大的改進(jìn)之一是自動化。它提供的一些好處包括通過自動化復(fù)雜或重復(fù)的任務(wù)來降低成本和上市時(shí)間，消除容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)更可擴(kuò)展的生產(chǎn)線，提高生產(chǎn)率，并最大限度地減少能源消耗。

（4）提高員工滿意度

將人工智能引入制造過程對員工的滿意度和心理健康也有同樣重要和有價(jià)值的影響。根據(jù)一項(xiàng)研究，人工智能改善了心理健康，尤其是低技能員工的心理健康，提高了2.342分，而80年代之前出生的員工的心理健康則提高了2.070分。如果考慮到人工智能不僅可以對制造業(yè)的業(yè)務(wù)方面產(chǎn)生影響，還可以對企業(yè)員工產(chǎn)生影響，那么達(dá)到這些數(shù)字就不足為奇了。它隨著時(shí)間的推移而減少，有助于學(xué)習(xí)新的技能和技術(shù)，同時(shí)縮短了入職所需的時(shí)間，并總體上改善了工作環(huán)境。此外，采用人工智能可以自動完成數(shù)據(jù)輸入和創(chuàng)建Excel表格等重復(fù)性任務(wù)，從而提高員工的工作效率。這樣，員工就有更多的時(shí)間專注于工作中其他更重要的方面。

人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用

（1）先進(jìn)的質(zhì)量保證和視覺檢測

質(zhì)量保證通常是事后才考慮的，這會導(dǎo)致額外的計(jì)劃外成本、延遲上市時(shí)間、客戶不滿以及公司聲譽(yù)的下降。為了消除這些風(fēng)險(xiǎn)，Accedia為我們在制造業(yè)的客戶之一創(chuàng)建了一個(gè)解決方案，幫助他們的員工，工程師和客戶預(yù)測軸承生產(chǎn)中的未來故障。該項(xiàng)目利用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺模型來識別和分類上傳的故障軸承圖片中的損壞。強(qiáng)大的云分布允許預(yù)測分析的好處在全球客戶的工廠中傳播，并在軸承到達(dá)最終客戶之前檢測生產(chǎn)錯(cuò)誤。它還允許進(jìn)行精確的根本原因分析和生產(chǎn)優(yōu)化。麥肯錫的一份報(bào)告稱，與人工檢查相比，人工智能可以將缺陷檢測提高90%。

（2）機(jī)器人的應(yīng)用

根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，目前使用的所有機(jī)器人中，約有90%可以在制造設(shè)施中找到。當(dāng)談到制造業(yè)中的機(jī)器人技術(shù)時(shí)，人們通常會想到硬件。然而，機(jī)器人技術(shù)對硬件的依賴和對軟件的依賴一樣多。使用先進(jìn)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，機(jī)器人可以比人類更快地在生產(chǎn)工廠執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)消除錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。所有的機(jī)器人都專門從事特定的任務(wù)，并且完全獨(dú)立于人類的監(jiān)督。這意味著，雖然機(jī)器人負(fù)責(zé)組裝、材料搬運(yùn)、焊接、材料分配或搬運(yùn)，但員工可以專注于更高級和對業(yè)務(wù)至關(guān)重要的任務(wù)。

在制造車間使用機(jī)器人很可能會吸引更大的銷售額和更高的投資，并將提高質(zhì)量和可重復(fù)性。它將極大地提高靈活性和推向市場的速度。自動化制造流程和將任務(wù)外包給機(jī)器人將允許將工資預(yù)算分配給再培訓(xùn)人才和支持業(yè)務(wù)增長。

（3）分析問題

通過人工智能技術(shù)，特別是自然語言處理(NLP)，最常見的發(fā)布報(bào)告的方法是聊天機(jī)器人。自然語言處理(NLP)是一項(xiàng)相當(dāng)新的技術(shù)，它可以理解非結(jié)構(gòu)化的人類語言，并將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行分析。使用聊天機(jī)器人，制造業(yè)員工可以隨時(shí)獲得有關(guān)不同生產(chǎn)水平、機(jī)械部件及其狀況的準(zhǔn)確實(shí)時(shí)信息，這一點(diǎn)非常重要，尤其是在時(shí)間敏感的情況下。其他自然語言處理(NLP)和聊天機(jī)器人用例可以包括客戶支持自動化、交付或更新通知、管理樓層查詢、庫存和供應(yīng)商檢查。人工智能將提供更多的好處，例如快速和容易地訪問數(shù)據(jù)庫和知識，提高效率和操作，并為最終用戶提供創(chuàng)新的交互體驗(yàn)。

（4）加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全

人工智能在制造業(yè)的另一個(gè)重要用例是工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全。這可能包括物聯(lián)網(wǎng)泄露、供應(yīng)鏈感染、網(wǎng)絡(luò)釣魚、知識產(chǎn)權(quán)盜竊，甚至勒索軟件，這些都可能導(dǎo)致大量資金和有價(jià)值的數(shù)據(jù)損失。不幸的是，作為一個(gè)利潤豐厚的行業(yè)，制造業(yè)顯然是黑客的目標(biāo)。因此，僅在2020年，就有40%以上的制造企業(yè)遭受了網(wǎng)絡(luò)攻擊。

采用推薦的安全指南和網(wǎng)絡(luò)安全框架是所有人的必須。然而，這有時(shí)不足以解決威脅并將風(fēng)險(xiǎn)降至最低。因此，依賴人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略正在成為新常態(tài)。它允許檢測惡意的內(nèi)部偵察行為、命令和控制攻擊(包括使用外部遠(yuǎn)程訪問工具)、SMB暴力攻擊、帳戶掃描等等。人工智能可以實(shí)時(shí)檢測到所有這些威脅和攻擊，并更快、更有效、更準(zhǔn)確地采取補(bǔ)救措施。它還可以收集所有網(wǎng)絡(luò)流量的數(shù)據(jù)，分析日志和事件，預(yù)測威脅。

人工智能在制造業(yè)的未來發(fā)展

根據(jù)德勤(Deloitte)最近的一份調(diào)查報(bào)告：

?據(jù)估計(jì)，制造業(yè)每年產(chǎn)生約1812PB的數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過零售、金融、通信和其他行業(yè)。

?93%的制造業(yè)公司相信人工智能將推動整個(gè)商業(yè)部門的增長和創(chuàng)新。

?83%的受訪公司認(rèn)為，人工智能已經(jīng)或?qū)ζ淅麧櫘a(chǎn)生積極影響。

隨著全球市場競爭日益激烈，越來越多的制造業(yè)部門加入了人工智能游戲——食品、制藥、化工、汽車、電子等。然而，人工智能技術(shù)堆棧的增加實(shí)施不會沒有挑戰(zhàn)。企業(yè)在研究人工智能方面面臨的頭號障礙是對熟練人才的需求，以及對內(nèi)部資源缺乏信任。因此，正如早期采用者向我們展示的那樣，完成這項(xiàng)艱巨任務(wù)的最佳方法是將其外包給專門的人工智能團(tuán)隊(duì)。

結(jié)論

現(xiàn)在可以看到人工智能在制造業(yè)中的眾多應(yīng)用，以及它在預(yù)測維護(hù)需求、優(yōu)化制造流程、管理供應(yīng)鏈、擴(kuò)大規(guī)模或質(zhì)量控制方面的好處。在增加銷售和質(zhì)量等參數(shù)之前，難以降低成本，那么正確的人工智能技術(shù)堆棧和軟件合作伙伴可以使其成為現(xiàn)狀。