在所有领域中，人工智能对制造业的影响最大，而这场变革才刚刚开始。毫无疑问，制造业在人工智能技术的应用上处于领先地位。从大幅减少计划外停机时间到更好地设计产品，制造商正在将人工智能驱动的分析应用于数据分析，以提高效率、产品质量和员工安全。以下是他们的做法：1.工业4.0和智能维护在制造业中，生产线机器和设备的持续维护是一项主要费用，对于任何依赖它的生产操作来说都至关重要。重要影响。此外，研究表明，计划外停机每年给制造商造成约500亿美元的损失，资产故障占计划外停机的42%。出于这个原因，预测性维护已成为制造商的基本解决方案，他们可以从预测零件、机器或系统的下一次故障中获益匪浅。预测性维护使用机器学习和人工神经网络形式的高级人工智能算法来制定有关资产故障的预测。这可以显着减少代价高昂的计划外停机时间，并延长生产机器和设备的剩余使用寿命。当无法避免维修时，会提前通知技术人员需要检查哪些部件以及使用哪些工具和方法，以便他们提前安排维修。2.质量4.0的提升随着当今上市时间的缩短和产品复杂性的增加，制造公司发现越来越难以保持高水平的产品质量并遵守质量法规和标准。另一方面，客户开始期待完美无缺的产品，促使制造商提高质量，深刻理解高缺陷率和产品召回可能对公司及其品牌造成的损害。质量4.0涉及使用人工智能算法通知制造团队可能导致产品质量问题的新出现的生产故障。故障可能包括配方偏差、机器行为的细微异常、原材料变化等。通过尽早解决这些问题，有助于保持高水平的产品质量。此外，质量4.0使制造商能够在现场收集有关其产品状况和性能的数据。此信息对于产品开发团队做出战略和战术工程决策非常有用。3、国际机器人联合会预测，到2018年底，全球将有超过130万台工业机器人在工厂工作。从理论上讲，随着越来越多的工作被机器人取代，工人将需要接受设计、维护和编程等高级职位的培训。在这个过渡阶段，随着越来越多的工业机器人与人类工人一起进入生产现场，确保高效安全的人机协作势在必行。人工智能的进步将是这一发展的核心，使机器人能够处理更多的认知任务，并根据实时环境数据做出自主决策，以进一步优化流程。4.通过生成式设计制作更好的产品人工智能也在改变我们设计产品的方式。一种方法是输入由设计师和工程师定义的详细概要，作为人工智能算法的输入（在这种情况下称为“生成设计软件”）。该配置文件可以包括描述约束和各种参数的数据，例如材料类型、可用的生产方法、预算约束和时间约束。该算法探索每一种可能的配置，直到找到一组最佳解决方案。然后，使用机器学习来测试建议的解决方案，以详细了解哪些设计最有效。这个过程可以重复，直到达到完美的设计。这种方法的一个主要优点是人工智能算法是完全客观的——它不会像人类设计师那样有一个“逻辑”起点。没有做出任何假设，并且所有制造场景和条件都根据实际性能进行了测试。5.适应不断变化的市场人工智能是工业4.0革命的核心要素，并不局限于生产车间的用例。人工智能算法还可用于优化制造供应链，帮助企业预测市场变化。这给管理层带来了巨大的优势，从被动思维转变为战略思维。人工智能算法通过寻找连接位置、社会经济和宏观经济因素、天气模式、政治地位、消费者行为等的模式来估计市场需求。这些信息对制造商来说非常宝贵，因为它使他们能够优化人员配置、库存控制、能源消耗和原材料供应。工业人工智能将继续改变制造业制造业非常适合人工智能应用。尽管工业4.0革命仍处于早期阶段，但我们已经见证了人工智能带来的巨大好处。从设计流程和生产车间，到供应链和管理，人工智能注定会永远改变我们制造产品和加工材料的方式。
