制造業公司正在轉向人工智能，以簡化他們的經營方式并提高效率。以下是10個常見用例。

一個充滿機器人工人的工廠曾經看起來像科幻電影中的一個場景，但今天，這只是反映制造商使用人工智能的一個現實場景。

制造商可以通過多種方式從AI實施中受益，以下是制造業人工智能用例的10個示例，企業領導者現在應該探索并在未來考慮。

1.協作機器人與人類合作

協作機器人經常與人類工人一起工作，充當額外的一雙手。雖然自動機器人被編程為重復執行一項特定任務，但協作機器人能夠學習各種任務。他們還可以檢測和避開障礙物，這種敏捷性和空間意識使他們能夠與人類工人一起工作。

制造商通常指導協作機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作機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。協作機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

雖然制造公司在生產一線使用協作機器人，但機器人流程自動化（RPA）軟件在后臺更有用。RPA軟件能夠處理大量或重復性的任務，跨系統傳輸數據，查詢，計算和記錄維護。

RPA軟件自動執行訂單處理等功能，因此人們無需手動輸入數據，從而無需花時間搜索輸入錯誤。通過這種方式，RPA有可能節省時間和勞動力。RPA還以能夠處理服務器問題和停機時間而聞名。如果出現這些類型的復雜情況，RPA可以重新啟動和重新配置服務器，最終降低IT運營成本。

3.數字孿生有助于提高性能

公司可以使用數字孿生來更好地了解復雜機器的內部工作原理。

數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其物理對應物的信息。使用人工智能和其他技術，數字孿生有助于更深入地了解對象。公司可以在對象的整個生命周期中對其進行監控，并獲得關鍵通知，例如檢查和維護警報。

例如，每次飛機起飛或降落時，連接到飛機發動機的傳感器都會將數據傳輸到該發動機的數字孿生，為航空公司和制造商提供有關發動機性能的關鍵信息，航空公司可以使用此信息進行模擬和預測問題。

4.預測性維護可提高安全性，降低成本

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

如果設備沒有得到及時維護，公司可能會損失寶貴的時間和金錢。一方面，如果他們過早地進行機器維護，他們會浪費金錢和資源。另一方面，等待太久會導致機器大量磨損，后者也可能使工人面臨安全隱患。

PdM 系統還可以幫助公司預測需要哪些替換零件以及何時更換。

5.熄燈工廠省錢

制造業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、機器人和其他下一代技術，熄燈工廠完全依靠機器人勞動力運行，并且以最少的人際互動運行。

制造商可以通過熄燈工廠節省資金，因為機器人工人的需求與人類同行不同。例如，一個充滿機器人工人的工廠不需要照明和其他環境控制，如空調和暖氣，制造商可以通過調整這些服務來節省成本。

機器人工人可以 24/7 全天候運行而不會屈服于疲勞或疾病，并且有可能比人類同行生產更多的產品，并且可能更少錯誤。

6.機器學習算法預測需求

使用機器學習算法的人工智能系統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，某些機器學習算法會檢測觸發制造商提高給定商品產量的購買模式。這種預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來更好地管理他們的庫存需求。

人工智能系統可以跟蹤補給，并在需要補充時發送警報。制造商甚至可以對人工智能進行編程，以識別行業供應鏈瓶頸。

例如，制藥公司可能使用保質期短的成分，人工智能系統可以預測該成分是否會按時到達，或者如果延遲，延遲將如何影響生產。

8.AI促進供應鏈管理

制造業中一個強大的人工智能用例是供應鏈管理。大型制造商通常擁有供應鏈，需要處理數百萬個訂單、采購、材料或成分，手動處理這些流程會嚴重消耗人們的時間和資源，越來越多的公司已經開始用人工智能來增強他們的供應鏈流程。

例如，汽車制造商可能會從兩個不同的供應商處收到螺母和螺栓。如果一家供應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銷商處召回它們。

9.AI系統檢測錯誤

制造商可以使用自動視覺檢測工具來搜索生產線上的缺陷。視覺檢測設備（如機器視覺相機）能夠實時檢測故障，通常比人眼更快、更準確。

例如，視覺檢查相機可以很容易地發現小而復雜的物品中的缺陷，例如手機。附加的人工智能系統可以在物品落入不滿意的消費者手中之前提醒人類工人注意缺陷。

10.AI系統有助于加快產品開發

一些制造商正在轉向人工智能系統，以幫助加快產品開發速度，就像制藥商一樣。

人工智能可以分析來自實驗或制造過程的數據，制造商可以利用從數據分析中獲得的知識來減少創建藥物所需的時間，降低成本并簡化復制方法。