人工智能(AI)是制造业中最常用的方法，可提高整体设备效率(OEE)和首次生产良率。随着时间的推移，制造商可以使用人工智能来增加正常运行时间、提高质量和一致性，并实现更好的预测。与数字化的许多组成部分一样，人工智能的实施似乎势不可挡。如何有效地使用和管理由直观的计算能力和连接的机器产生的数十亿个数据点是制造商普遍关心的问题。许多人不确定如何开始，并且经常将他们在采用AI时的谨慎归因于成本、IT要求和/或担心没有为工业4.0做好准备。为了保持竞争力，制造商必须适应更多数据驱动的商业模式。这通常包括人员重组、硬件和软件升级。人工智能，一个经常与未来联系在一起的概念，现在已经成为现实，并且可以应用于您的工厂。以下是工业人工智能彻底改变制造业的5种方法和实施技巧：预测性和预防性维护生产运营中一些最严重的停机时间可能是由于机械或电气故障导致核心机械部件脱机造成的。通常，遵循机器推荐的预防性维护计划可以很容易地避免故障。项目经理经常被忽视或没有针对最佳时间表进行优化。借助IoT设备、传感器、MES数据和机器学习算法的强大功能，制造商可以利用许多机器数据点来预测故障。可以在预测故障之前优化PM计划，以保持机器处于一流状态并使生产车间平稳运行。供应链优化如今的供应链是管理起来非常复杂的网络，有数千个零件和数百个地点。人工智能正在成为将产品从生产及时交付给客户的重要工具。通过机器学习算法，制造商可以为所有产品定义优化的供应链解决方案。诸如“下个季度应该订购多少电阻器？”之类的问题。或“产品A的最佳运输路线是什么”最终可以在不依赖最佳猜测近似值的情况下得到回答。内部库存管理本身就是一项重大挑战。生产线严重依赖库存来保证生产线的供应和产品的生产。每个流程步骤都需要一定数量的组件才能运行；一旦使用，需要及时补充才能继续加工。让工厂车间备有所有必要的库存是人工智能可以帮助管理的一项挑战。AI可以查看组件数量、有效期并优化整个工厂的分配。生产优化流程优化可能是一项涉及无数历史数据集的数据密集型任务。确定哪些工艺参数将产生最高的产品质量并非易事。制造和质量工程师一直在进行广泛的实验设计以优化工艺参数，但这些设计通常既昂贵又耗时。借助人工智能快速的数据处理速度，工程师可以为不同的产品找到优化的工艺配方。类似于“我应该输入什么传送带速度或温度以获得最高产量？”或“我应该用什么机器来制作这种高音新兴技术电路板？”人工智能将不断从所有生产数据点中学习，以不断改进工艺参数。预测良率在讨论人工智能在制造业中的应用时，总是会提到良率预测的话题。拥有高度准确的预测AI模型的投资回报率是无限的。预测产量可以更好地为未来的零件需求准备供应链和库存管理。了解产量是否低于预期可以提醒生产经理增加生产时间以满足需求。产量预测是一个涉及大量数据的复杂问题，需要人工智能来解决。增强现实和虚拟现实随着增强现实和虚拟现实技术不断改进，越来越多的大公司为这个市场开发设备，制造业全面采用它们只是时间问题。虚拟现实可以帮助更好地培训产品制造商执行装配或预防性维护任务。增强现实在工厂车间或现场提供由机器学习驱动的实时报告，有助于快速识别有缺陷的产品和需要改进运营的区域。AR/VR制造应用层出不穷，可以在解决当今挑战方面发挥重要作用。好处：能源管理AI可以在经常被忽视的能源管理领域提供帮助。大多数工程师没有时间分析工厂的能源消耗成本。人工智能对生产运营中能源消耗的研究可以显着降低运营成本。此外，降低的成本允许将更多资金分配给工艺改进资源，从而提高产量和质量。如果您有一个可以在生产问题发生之前自动实时检测生产问题的系统会怎样？好处是预测性维护、库存和产品异常检测，以一种可访问和直观的方式将卓越运营提升到一个新的水平。这将改变您的竞争优势。是的。数据是新的培根，而AI正在将其提升到新的高度。
