有研究机构近日发布的调查报告显示，到2022年，人工智能为制造业带来的价值将达到23亿美元，预计到2027年将达到167亿美元。来自自动化和预测分析，到自然语言处理(NLP)和计算机视觉，在IBM、英特尔、通用电气、西门子等早期采用者中可以看到采用任何形式的人工智能的结果，以及他们的成功和业务增长.本文将介绍制造公司可以从在其流程中实施人工智能中获益的一些方式。此外，还将分享人工智能的各种应用，无论产品细节如何，都有助于企业节省成本和改进流程。为什么要在制造业采用人工智能？行业专家指出，利用机器人技术、3D打印和人工智能的进步对于许多行业，尤其??是利基供应商，提高效率、降低成本和提高安全性至关重要。人工智能对制造业的好处是双重的。一方面，人们看到了它为企业带来的前所未有的增长和可扩展性，另一方面，它对员工及其生产力和满意度产生了积极影响。(1)ForecastingDemandForecasting预测库存水平和需求一直是一个挑战。虽然Excel电子表格和基于去年需求和销售的概率等传统方法以前可能奏效，但人工智能现在正在帮助实现新的准确性水平。使用大量历史数据、趋势和当前事件以及正确的AI工具和机器学习模型来预测业务需求可确保最高水平的精度。这包括供应链的每个部分。例如，哪些产品在一年中的特定时间卖得最快；在需求波动期间，企业用完某些产品的速度有多快；等等。因此，收集历史数据并用实时数据丰富它可以提供需求前景的准确图景。它还增加了销售和库存周转率，同时降低了成本和生产过剩。(2)减少碳排放根据世界经济论坛的数据，全球五分之一的碳排放来自制造业。这包括浪费、生产过剩，当然还有化石燃料的碳排放。因此，利用技术将生产对环境的负面影响降到最低是企业应该尽早解决的问题。采用数字技术后，许多制造企业的下一步是让收集的数据更加透明。这不仅将成为脱碳工作的标杆，还将赢得客户的信任。利用人工智能技术监测整个生产过程、运输、设备等的排放量，可以了解碳足迹的实际情况。因此，企业可以根据未来的需求和法规优化效率、预测排放和规划。(3)实现流程优化人工智能可以帮助企业通过最大限度地提高生产力和盈利能力来改造和优化内部和外部流程。工作流程的变化会影响成本、生产质量、交付以及生产过程的各个方面。产品生命周期中最大的改进之一是自动化。它提供的一些好处包括通过自动执行复杂或重复的任务来降低成本和缩短上市时间，消除容易出现人为错误的风险，实现更具可扩展性的生产线，提高生产力，并最大限度地减少能源消耗。(4)提高员工满意度将人工智能引入制造过程对员工满意度和心理健康具有同样重要和有价值的影响。根据一项研究，人工智能改善了2.342点的心理健康，尤其是低技能员工的心理健康，对于1980年代之前出生的员工则提高了2.070点。考虑到人工智能不仅可以对制造业的业务方面产生影响，而且可以对企业的劳动力产生影响，达到这些数字也就不足为奇了。它会随着时间的推移而减少，促进新技能和技术的学习，同时减少入职所需的时间并从总体上改善工作环境。此外，采用人工智能可以自动执行重复性任务，例如数据输入和创建Excel工作表，从而提高员工的工作效率。这样，员工就有更多时间专注于工作中其他更重要的方面。制造业中的人工智能(1)高级质量保证和目视检查质量保证通常是事后才想到的，导致额外的计划外成本、上市时间延迟、客户不满意以及公司声誉下降。为了消除这些风险，Accedia为其制造业的一位客户创建了一个解决方案，以帮助他们的员工、工程师和客户预测未来轴承生产中的故障。该项目利用机器学习和计算机视觉模型来识别和分类上传的故障轴承图片中的损坏。强大的云分布使预测分析的优势能够在全球客户的工厂中传播，并在轴承到达最终客户之前检测到生产错误。它还允许进行精确的根本原因分析和生产优化。麦肯锡公司的一份报告称，与人工检查相比，人工智能可以将缺陷检测提高90%。(2)机器人的应用根据最近的一项研究，当今使用的所有机器人中，约有90%可以在制造设施中找到。谈到制造业中的机器人技术，人们通常会想到硬件。然而，机器人技术对硬件的依赖与对软件的依赖一样多。使用先进的人工智能和机器学习模型，机器人可以比人类更快地在生产工厂中执行任务，同时消除出错的风险。所有机器人专门从事特定任务，完全独立于人类监督。这意味着，虽然机器人负责组装、物料搬运、焊接、物料分配或搬运，但员工可以专注于更高级和业务关键型任务。在制造车间使用机器人可能会吸引更多的销售和投资，并将提高质量和可重复性。它将大大提高灵活性和上市速度。自动化制造流程和将任务外包给机器人将使工资预算能够分配给人才再培训和支持业务增长。(3)分析问题通过人工智能技术，尤其是自然语言处理（NLP），最常见的发布报告的方式是聊天机器人。自然语言处理(NLP)是一种相当新的技术，可以理解非结构化的人类语言并将其转换为结构化数据，然后进行分析。使用聊天机器人，制造员工始终可以获得有关不同生产水平、机械部件及其状况的准确实时信息，这非常重要，尤其是在时间敏感的情况下。其他自然语言处理(NLP)和聊天机器人用例可以包括客户支持自动化、交付或更新通知、管理层查询、库存和供应商检查。人工智能将提供额外的好处，例如快速轻松地访问数据库和知识、提高效率和运营，以及为最终用户提供创新的交互体验。(4)加强网络安全人工智能在制造业的另一个重要用例是工业网络安全。这可能包括物联网漏洞、供应链感染、网络钓鱼、知识产权盗窃，甚至勒索软件，这可能会导致大量资金和宝贵数据的损失。不幸的是，作为一个利润丰厚的行业，制造业显然是黑客的目标。因此，仅在2020年，就有超过40%的制造企业遭受过网络攻击。所有人都必须采用推荐的安全指南和网络安全框架。然而，这有时不足以解决威胁和最小化风险。因此，依靠人工智能驱动的网络安全策略正在成为新常态。它允许检测恶意内部侦察、命令和控制攻击（包括使用外部远程访问工具）、SMB暴力攻击、帐户扫描等。人工智能可以实时检测所有这些威胁和攻击，并更快、更有效、更准确地采取补救措施。它还可以收集有关所有网络流量的数据、分析日志和事件以及预测威胁。人工智能在制造业的未来发展据德勤最近的一份调查报告显示：据估计，制造业每年产生约1812PB的数据，远超零售、金融、通讯等行业。93%的制造企业认为人工智能将推动整个商业领域的增长和创新。83%的受访公司认为人工智能已经或将对他们的底线产生积极影响。随着全球市场竞争日益激烈，越来越多的制造业部门开始涉足AI游戏——食品、制药、化工、汽车、电子等。然而，AI技术栈的增加实施并非没有挑战。公司在研究人工智能方面面临的第一大障碍是对技术人才的需求和对内部资源缺乏信任。因此，正如早期采用者向我们展示的那样，完成这项艰巨任务的最佳方法是将其外包给专门的AI团队。结论现在可以看到人工智能在制造业中的众多应用及其在预测维护需求、优化制造流程、管理供应链、扩大规模或质量控制方面的优势。在销售和质量等参数增加之前，降低成本是困难的，然后正确的AI技术堆栈和软件合作伙伴可以使它成为现状。
