美国制造业有望大规模复苏。新冠疫情造成的供应链崩溃，充分暴露了依赖长供应链可能产生的现实风险。因此，美国正在努力将更多的供应链带回国内。此外，与中国日益紧张的关系迫使美国重新审视其依靠中国制造业取得经济成功的基本战略。在此背景下，美国制造企业决定重返当地。但问题是，美国制造业严重缺乏推动这场革命所需的劳动力。既没有足够的技术工人也没有足够的非技术人员来学习制造技能。但需要永远是发明之母。制造业劳动力短缺的现状也为制造业人工智能领域的创新铺平了道路。这部分成果已经相当丰富，麦肯锡预测，到2025年，其创造的价值将高达约3.7万亿美元。在我们进入正题之前，让我们了解一下这场影响深远的劳工危机。美国制造业的劳动力短缺有多严重？即使动员了所有技术工人，商品制造业的职位空缺仍然比整个行业的工人人数多35%。德勤预测，到2030年，美国制造业劳动力短缺将超过200万，每年的机会成本达1万亿美元。如果任其发展，局势只会进一步恶化。目前，美国的主要劳动力仍然是大约4000万婴儿潮一代，占整个劳动力市场的四分之一，他们中的大部分人仍然从事“传统”制造业。随着婴儿潮一代退休，年轻工人普遍回避制造业工作，转而从事技术、医疗保健和其他工作条件更好、薪酬更有吸引力的职业。美国固然可以从有意移民的外国群体中快速引进劳动力，但这也会带来一系列相关的挑战，甚至会进一步增加美国政局的不稳定性。而且，除非疫情封锁导致另一波供应链中断，否则用人单位显然不愿意费心去培养这些新的制造人才。因此，为了让设备保持运转，美国制造企业迫切需要寻找新的人工替代品。人工智能有望帮助行业解决劳动力短缺问题人工智能技术无疑将成为解决这场危机的重要力量。和其他行业一样，制造业的很多工作岗位必然会被人工智能取代。但面对劳动力短缺，我们需要担心的不是AI是否会淘汰工作岗位，而是AI如何帮助企业维持运营，填补致命的员工缺口。下面，让我们看看人工智能有望缓解制造业劳动力短缺问题并彻底改变美国制造业的几种可能性：机器人自动化几十年来，机器人长期服务于汽车制造、钢铁冶炼等领域，肩负重任起重、接头焊接等高危重复性工作。然而，这些传统机器人的设计目的只是为了与高度可预测的场景进行交互，并执行非常具体和特定的任务。如今，西门子Simatic神经处理单元等人工智能应用正在引导机械臂抓取和操纵物体，充分适应各种方向、速度和位置。这意味着机器人和“协作机器人”（设计用于与人类一起工作的机器人助手）也可以被训练来像人类一样执行各种更复杂的流水线操作。此外，支持地图、表面异常检测和物体避让等人工智能技术使自动导引车（AGV）能够取代装载机和叉车司机，在仓库和工厂之间灵活地运输零件和成品。综合来看，这些人工智能驱动的机器人创新可以节省至少75%的劳动力成本，保持24小时连续生产，并消除流水线、重型物料搬运和重复操作造成的潜在损害。难怪现代机器人技术已经彻底改变了新加坡和韩国等地的制造业，现在是美国迈出这一重要步骤的时候了。增材制造人工智能缓解制造业劳动力短缺的另一大途径在于3D打印。按照传统方法，高水平的设计师和工程师需要利用多年的经验和“直觉猜测”才能得出最佳的设计方案。但人工智能现在能够快速生成复杂且高度优化的设计结果，并以3D打印的形式快速交付成品。以Autodesk的Netfabb为例，这类软件系统中的机器学习技术可以接收制造商输入的设计参数，给出最高效的可制造方案。在选定设计蓝图后，NNAISENCE和其他制造商的AI解决方案将使用神经网络和数字孪生来预测、监控和消除增材制造过程中的缺陷，以避免生产延迟和错误。IntellegensAlchemite等AI软件甚至可以发挥想象力，推荐适合特定制造和产品使用需求的新型主材料。如果这些复杂的功能全部由人来完成，无疑需要庞大的高水平工程师和设计师团队，最终的结果未必会令人满意。机器视觉说起制造流水线，人们首先想到的往往是一条产品传送带，工人们随时在不同工位进行操作和检查。但这种重复性、劳动密集型的工作往往极易出错，并且难以提供令人满意的质量保证。这导致了Inspekto和Matroid等AI供应商提供的自主机器视觉(AMV)技术。自主机器视觉系统可以在不同光照条件下准确识别装配商产品的形状、方位和状态，并在产品经过时利用摄像头和AI完成计数和跟踪，快速发现缺陷并进行相应分类。这消除了QA过程对人力的高度依赖。机器视觉适用于包装、码垛和货物装载，可以大大节省人工、时间和成本。来自RobitIQ和Spiroflow等供应商的解决方案可以确定最佳码垛方法，并引导机械臂自动抓取纸箱并将其放在运输托盘上。生产优化一旦生产设备出现故障，往往需要设备制造商的专业分析和维修人员介入，费时费力。Vanti、3DS等厂商的AI成果，不仅可以监测机器和模具的磨损情况，从而选择最佳时间安排预防性维护，还可以监测不同产品和材料的温度、湿度和运行状态，以及根据实际生产情况对设备进行调整。优化。一旦出现问题，人工智能可以分析所有潜在原因并建议最佳应对措施。传统上，大多数工厂只能依靠最有经验的维护工程师来完成这项工作。这项技术的应用远远超出了维护和损坏控制的范围。人工智能驱动的云/边缘系统，例如GE的BrilliantManufacturingSuite和西门子的Mindsphere，甚至可以插入并管理整个端到端的制造过程，从需求计划到材料库存、能源消耗甚至最终物流。制造业对人工智能的需求远超想象。想象一下，如果有一个人工智能驱动的拟人化机器人，可以广泛适应生产需求，甚至可以接管人类目前几乎所有的体力劳动。会发生什么？当这成为现实时，发展中国家引以为豪的劳动力成本优势将消失，人工智能驱动的制造商将不必依赖大量人类员工，也将不再受到未来可能出现的流行病和隔离的影响。从这个角度来看，当前困扰全球的供应链危机将不复存在。随着AI系统吸收的数据越来越多，模型本身也会不断完善并产生飞轮效应，任何跟不上这个趋势的企业都会被历史淘汰。这场革命也有望重振美国制造业，甚至再次成为世界上最具竞争力的国家之一。人工智能制造革命正在发生——不是在未来，而是在现在。请注意，当前的劳动力危机不是一次性的紧急情况，而是将持续多年的商业新常态。因此，以AI为核心驱动力的厂商，将在这十年中逐渐胜出，牢牢保持这一新兴的竞争优势。
