人工智能制造用例
1.预测质量和产量
减少生产损失和防止生产过程效率低下一直是所有行业制造商面临的挑战。今天，随着不断增长的需求满足日益激烈的竞争，这一点一如既往地适用。
一方面，消费者的期望很高；全球消费习惯正在逐渐“西化”，即使人口激增仍在继续。根据近年来的多项调查，到 2050 年，全球人口将增长 25%，相当于每天新增 200,000 张嘴。
另一方面，消费者从未有过如此多的产品可供选择。最近的调查表明，这种丰富的选择意味着消费者越来越有可能永久放弃他们最喜欢的品牌，例如，如果货架上没有产品。
考虑到这些趋势，制造商不能再接受流程效率低下及其相关损失。在浪费、产量、质量或吞吐量方面的每一次损失都会削弱他们的底线，并让竞争对手多一寸——假设他们的生产过程更有效率。
许多制造商（尤其是那些流程复杂的制造商）面临的挑战是，他们最终在流程优化方面遇到了天花板。一些低效率没有明显的根本原因，这让流程专家无法解释它们。
预测质量和产量使用 AI 驱动的流程和机器健康解决方案来揭示制造商面临的许多常年生产损失的隐藏原因。这是通过连续的多变量分析完成的，使用经过独特训练的机器学习算法来深入了解各个生产过程。
这里使用的特定人工智能/机器学习技术称为监督学习，这意味着算法经过训练以识别数据中的趋势和模式。然后可以生成自动建议和警报，以通知生产团队和工艺工程师迫在眉睫的问题，并无缝共享有关如何在损失发生之前预防损失的重要知识。
2.预测性维护
预测性维护是工业人工智能最著名的应用之一。预测性维护不是根据预先确定的时间表执行维护，而是使用算法来预测组件、机器或系统的下一次故障，然后提醒人员执行重点维护程序以防止故障。这些警报在正确的时间发生，以免浪费不必要的停机时间。
这些维护系统依靠无监督的机器学习技术来制定预测。预测性维护解决方案可以帮助降低成本，同时在许多情况下还可以消除计划内停机的需要，从而加强底线并改善员工体验。
通过机器学习预防故障，系统可以继续运行而不会出现不必要的中断或延迟。所需的维护非常有针对性——技术人员被告知需要检查、维修和更换的组件；使用哪些工具，遵循哪些方法。
预测性维护还可以延长机器和设备的剩余使用寿命 (RUL)，因为可以防止二次损坏，同时需要更少的劳动力来执行维护程序。改善 RUL 可以增加可持续发展的努力并减少浪费。
3.人机协作
根据国际机器人联合会 (IFR) 的数据，截至 2020 年，全球约有 164 万台工业机器人在运行。人们担心机器人会抢走工作，但该行业正在看到工人接受编程、设计、 和维护。
人类还与机器人一起工作，以提高工厂车间内外的效率和生产力。随着机器人在制造业中越来越根深蒂固，人工智能将发挥重要作用。它将确保人类工人的安全，并赋予机器人更多的自主权来做出决策，这些决策可以根据从生产车间收集的实时数据进一步优化流程。
4.衍生式设计
制造商还可以在设计阶段利用人工智能。通过明确定义的设计概要作为输入，设计师和工程师可以使用 AI 算法（通常称为生成设计软件）来探索解决方案的所有可能配置。
简报可以包括对材料类型、生产方法、时间限制和预算限制的限制和定义。然后可以使用机器学习测试算法生成的一组解决方案。测试阶段提供了关于哪些想法或设计决策有效、哪些无效的额外信息。从那里，可以进行额外的改进，直到达到最佳解决方案。
5.市场适应与供应链
人工智能渗透到整个工业 4.0 生态系统，并不仅限于生产车间。人工智能算法可以优化制造运营的供应链，帮助制造商更好地响应和预测不断变化的市场。
算法可以通过考虑按日期、地点、社会经济属性、宏观经济行为、政治地位、天气模式等多种因素分类的需求模式来构建市场需求估计。制造商可以使用这些信息来规划未来的道路。可以利用这些见解优化的一些流程包括库存控制、人员配置、能源消耗、原材料和财务决策。
工业 4.0 与协作
AI 很流行，但它需要协作才能正确使用。首先，制造商应权衡购买与构建所需技术和专业知识的利弊。工业 4.0 系统由制造商独有的许多元素和阶段组成：
- 历史数据收集。
- 通过传感器捕获实时数据。
- 数据聚合。
- 通过通信协议、路由和网关设备进行连接。
- 与 PLC 集成。用于监控和分析的仪表板。
- 人工智能应用：机器学习和其他技术。
工业人工智能不再是遥不可及的愿望。制造商现在可以使用这些技术来应对他们特定的业务挑战和需求。随着工业 4.0 的发展变得越来越复杂，制造商将需要人工智能带来的敏捷性和可见性。
