工业4.0的概念正在技术行业掀起波澜，因为制造公司寻求利用技术进步来提高运营速度和效率。自2011年工业4.0提出以来，工业4.0一直是席卷制造业的工艺和技术变革浪潮的流行语。它与数字化工厂、智能制造有些互通性，对传统制造做了很多不同的改变。特别是，这些新工厂和工厂系统效率更高，因为它们深度装备、高度网络化、广泛自动化和完全数据驱动。为什么人工智能是工业4.0的重要支柱工业4.0依赖于广泛的技术，包括机器人/协作机器人、物联网、3D打印、增材制造、数字孪生和分析。数字工厂充满了监控或控制生产各个方面的智能仪器和高度精细的数据，从材料质量到机器的亚毫秒状态更新。人工智能，包括机器学习以及生成和判别人工智能，可以在工业4.0的大多数技术方面创造引人注目的价值。人工智能的价值通常来自于通过为软件带来类似人类的理解水平来提高自动化的标准。这减少了制造过程中人们评估信息和做出决策的地方数量，从而既降低了成本又提高了生产率。了解机器速度可以指导机器人的操作，例如，通过减慢、加速或修改其行为以响应原材料质量的变化或过程其他部分的速度。除了生产线的自动化之外，人工智能在相同类型的环境中还有无数的用途。首先，它可以帮助构建数字孪生，这是另一种加速产品开发生命周期的技术。其次，AI系统可以帮助利用IIoT基础设施，例如，通过过滤事件信息以根据传感器数据发现和预测潜在的生产问题。人工智能还可以通过揭示生产和使用数据中以前看不见的模式来帮助生产数据分析，然后使用这些信息来推荐设计或流程更改。工业4.0中的AI用例由于AI可以在整个制造过程中提供帮助，因此在工业4.0环境中有很多用例。在产品生命周期的早期，生成式AI可以帮助设计阶段以及通过3D打印或计算机控制的加工和增材制造来制作物理对象的原型。生成式人工智能系统可以优化设计，提高材料使用效率。例如，在服装制造中，这些系统以最大限度减少织物浪费的方式控制布料螺栓上服装面板的裁剪布局。在其他类型的工厂中，人工智能系统可以通过减少设计所需的零件数量来优化制造和组装复杂物品的便利性。此外，例如，为了加快生产速度，人工智能可以减少在自动人行道上生产成品椅腿所需的单独切割次数。目前在工厂中的其他具体用例包括：Nutella使用生成式AI为其产品设计数百万个独特的包装；在3D打印方面，ADDMAN使用混合建模工具结合人工智能，更高效地设计和制作机器零件原型；发那科在中国的工厂生产的计算机数控机床可以从错误中学习，并在操作时改进控制；协作机器人允许人类在没有他们在场的情况下在生产线上工作，特别是在无氧环境或极端高温工厂（如3D玻璃纤维）中，通过加速或减慢生产线或操作以响应实时事件来监控机械性能；像BMW这样的工厂使用摄像头和其他传感器来监控产品质量，并在检测到故障后立即移除物品，以节省能源和材料。现场和云端的计算能力将继续增长，而人工智能算法和技术将不断成熟。制造商知道这一点，并明白他们需要这些工具提供的效率和响应能力才能在21世纪展开竞争。随着新制造商的出现和旧工厂的更新，人工智能将继续扩大其在工业4.0中的作用。
