在制造业，工业4.0不仅仅是一个流行语，它已经成为新的现实。新型冠状病毒的爆发加速了这一现实。在新型冠状病毒爆发的头三个月里，企业和消费者都已经适应了网络世界，数字技术的发展速度与十年前一样快。投资数字技术解决方案可以帮助企业实现未来发展的关键点，即敏捷性、适应性和创新性。在简化运营、降低成本和最大化收入的压力下，数字化转型已成为当务之急。数字化转型的赢家正在利用颠覆性技术应对业务挑战，并通过实际应用推动改进。数字化运营流程对于制造商应对需求和危机的挑战至关重要，可以看作是制造业发展的自然进程。高级分析和机器视觉高级分析和机器视觉是工业人工智能领域的两大主流应用。在工业领域，机器学习驱动的高级分析是我们深耕多年的人工智能应用。该技术有助于通过预测技术和优化模型进一步提高生产效率、能源效率和产品质量。例如，在某钢铁集团厂区，基于深度学习的炉温控制模型可以自动预测高炉温度，实现工艺参数最优值的人工智能推荐，提高高炉产量电炉降低4%，综合能耗降低0.7%；某药企工厂利用机器学习在线分析设备关键参数，智能分析预测设备故障根因，自动提出行动建议，关键设备整体效率提升50%；全生命周期优化，根据性能根因分析调整运行方式，结合设备效率和更换成本优化换模规则，使刀具库存降至10%以下；某大型制造企业在深圳工厂部署了一体化的工业大数据中央决策云平台，通过全局规划和智能化应用，实现了无人“熄灯工厂”，从而节省了88%的人力，提高了产量效率提高30%。机器视觉是工业人工智能的另一个主流应用。该技术通过解析非结构化图像数据提供洞察力，在质量过程控制和检查方面特别有效。在某汽车制造厂，集团卓越分析中心自主研发的机器视觉应用，可快速识别带钢表面缺陷，确保存在质量问题的产品不流入市场，从而减少由此带来的质量成本损失由问题50%%；在某集团公司天津工厂，基于3D机器视觉技术的在线质量控制系统，能够准确监控压缩机油位位置，确保出现此类问题的客户“零投诉”；在另一家工厂，机器视觉实现了在线作业质量的全自动控制，降低了17%的单品间接人工成本。此外，我们还在积极探索自然语言处理、先进机器人、过程自动化、智能云等人工智能技术的行业应用，以期在不同行业的丰富场景中进一步释放工业人工智能的价值潜力。人工智能+工业制造1、人工智能产品质量检测人工智能嵌入到生产制造过程中，可以让机器变得更智能，不再只是执行单调的机械工作，而是可以在更复杂的情况下自主运行，从而全面提高生产效率。在质量管理方面，制造企业利用人工智能检测技术检测产品外观缺陷，降低了人工成本，提高了检测精度和效率。人工智能检测设备对产品外观缺陷的检测效果惊人。与体力劳动相比，它具有巨大的优势。人工智能检测降低人工成本；准确识别细微缺陷，提高检测效率；满足客户动态的质量控制需求；基于查询系统进行产品质量追溯。2、人工智能实现柔性化生产随着个性化需求时代的到来，标准化的生产模式越来越不能满足消费者的需求。人工智能技术在挖掘消费者需求数据和特征行为方面具有重要作用，可以预测和分析相关产品的市场前景，并将分析结果作为生产过程中的参考。人工智能技术还可以有效实现柔性化生产，控制和管理生产线的生产计划，从产品的供应链、物流链、生产链等各个环节进行合理控制，减少相关流程不必要的成本。例如，在生产线的物流环节，利用机器学习技术，机器人可以判断如何对生产线上的产品进行分拣，分拣成功率可达90%，与熟练工人相当。3、人工智能实现设备预测性维护在24小时不间断运转的工厂中，突发的停机事件会造成相当大的损失。为实现预测性维护，技术人员利用大量设备性能和历史环境数据，借助人工智能技术分析构建预测性维护模型，预测设备运行状态。在智能工厂中，通过对机床、重要机床仪表等重要资产的健康监测，实现预测性维护。生产设备中的传感器随时监控设备的运行状态，并将实时运行数据传输到云端进行分析，利用人工智能和大数据提前预测设备的异常状态并采取对策最大限度地减少设备停机的可能性。4、人工智能的其他应用实例仓储管理与物流：比如物流公司的仓库需要根据订单和发货地点对成品进行分类，同时回收空料箱，扔掉一些废弃物和废弃物产品变成废料堆。这项工作由每班两名工人完成。仓库里有灰尘和噪音。累计排序动作每天需要进行2000-3000次。重物虽然由机器人搬运，但还是重，环境差，技术含量高。低内容重复工作。公司用机器人取代了每天三班倒的两个工作站。机器人搭载机器视觉系统，可扫描RFID码进行分拣订单和送货地点。成品、空箱、废品的判断，通过AI学习算法逐步完善。识别率，最初的识别率只有62%左右，每个班次都需要配合一个工人补缺。随着数据的积累，AI识别模型不断完善。一段时间后，综合识别率提高到96%。成品识别和发货地分拣完全准确，无需留人在仓库补缺。回收垃圾时只需要挑出极少量的空箱即可。流程优化：人工智能通过调整和改进生产过程中的参数，为制造中使用的许多机器设置参数。在生产过程中，机器需要设置很多参数。例如，在注塑成型中，可能需要控制塑料的温度、冷却时间表、速度等。所有这些参数都可能受到各种外部因素的影响，例如外部温度等。通过收集所有这些数据，AI可以改进自动设置和调整机器的参数。制造：福特曾吹嘘：不管你要什么车，我只生产黑色。这是流水线上大规模生产的典型写照。因为现在个性化越来越多，但是个性化生产的成本非常巨大，所以只有一种方式就是大规模定制，利用个人消费数据分析形成综合订单，然后在平台上进行分销大量生产以降低成本。成品单价。目前，电商行业拥有大量的消费者行为数据，但数据总是滞后于实际需求。高级分析可以很好的解决这个问题。对数据进行分析整理，反馈到制造端，实现生产制造的优化配置。纵观全球，涉足工业人工智能领域的企业已经证明了这项技术的独特价值。人工智能技术在提高企业生产力、效率、质量和成本方面具有巨大潜力，无疑将成为赋能未来制造业的新引擎。然而，企业的人工智能转型之路任重而道远，我们也在继续发力高级分析，为企业转型赋能。
