未来工厂中的人工智能：人工智能加速制造成果规模化的 5 种方式

目录

人工智能 (AI) 迅速改变了全球各行业，加快了第四次工业革命 (4IR)（也称为工业 4.0）的步伐。随着机器学习、机器人和自动化的进步，未来的工厂正在迅速发展，变得比以往更加智能、高效和自给自足。

以下是机器学习与人工智能合作加速制造成果的五种方式，以及采用这些技术可能给工程师和工厂主带来的好处。

1. 人工智能和预测性维护简化智能工厂

机器学习和人工智能给制造业带来的最显着的好处之一是预测性维护——监控设备的性能和状况以减少故障的可能性。通过分析数据，人工智能算法可以预测机器何时可能出现故障，并可以主动安排维护，减少代价高昂的停机时间，最大限度地降低维修成本，并延长设备的使用寿命。

例如，西门子的工业物联网平台 Insights Hub从工厂设备收集数据，使机器学习算法能够分析模式并检测性能异常。Insights Hub（以前称为 MindSphere）等系统通过在潜在问题升级之前识别潜在问题，帮助制造商提高了整体设备效率 (OEE)，并将维护成本降低了 30%。与基于云的解决方案提供商的协作努力相结合，这些举措有望提供智能且可扩展的预测维护信息，从而保持未来工厂的平稳运行。

2. 未来工厂的质量保证和检验

人工智能支持的系统还可以通过自动检查和实时识别缺陷来增强质量控制流程。计算机视觉和机器学习不断分析图像和视频源，检测人眼可能错过的不一致或缺陷。与这些技术相结合，人工智能可以随着条件或情况的变化来诊断和动态调整流程，并提供这样做的理由/解释。

A3 成员Landing AI由人工智能先驱吴恩达 (Andrew Ng) 创立，开发了LandingLens，这是一种由人工智能驱动的尖端检测系统，彻底改变了制造商识别和预防产品缺陷的方式。得益于创新的深度学习算法，这种人工智能驱动的技术可以快速准确地检测制成品中的缺陷或异常，无论多么小或微妙。这项技术大大减少了有缺陷产品的运输，提高了公司的声誉和客户满意度。

3.工业4.0层面的供应链优化

人工智能的潜力超出了单个智能工厂车间的范围，因为它可以彻底改变我们管理供应链的方式。人工智能正在成熟，可以准确预测需求，帮助优化库存水平，甚至可以在供应链潜在中断发生之前进行预测。

IBM 的 Watson Supply Chain Insights采用人工智能提供整个供应链的可见性，使制造商能够做出数据驱动的决策并优化流程。该平台可以预测运输延误或库存短缺等中断情况，并提出替代解决方案，帮助制造商保持材料和成品的稳定流动。

4. 智能工厂和工业自动化

随着人工智能、机器人技术和物联网 (IoT) 的结合，“智能工厂”已经取得了成果。在这种环境中，机器相互通信、交换数据并做出自主决策以优化生产流程。

博世位于德国斯图加特费尔巴哈的工厂就是“智能工厂”的一个例子。该工厂使用人工智能算法和传感器实时监控生产线，自动调整流程以最大限度地提高效率，从而使生产率提高 25%，同时降低能耗 30%。

5. 增加劳动力

人工智能和机器人技术有望增强而不是取代人类劳动力。通过人工智能和机器学习自动执行重复性任务，使人类员工能够专注于更高价值的活动，例如解决问题、创新和协作。

在 GE Appliances 位于肯塔基州路易斯维尔的“辉煌工厂”，人工智能驱动的 Cobots（协作机器人）使用机器人、3D 打印和数据分析等尖端技术来生产喷气发动机零件。在这里，人工智能驱动的协作机器人与人类一起工作，执行组装和装载等重复性任务，从而显着提高生产力并为员工提供更安全的工作环境。“数字主线”方法连接了制造过程的各个方面，使工厂能够收集和分析每个阶段的数据，从而提高质量和效率。

随着人工智能和机器学习改变制造格局，未来的工厂已经到来。通过采用这些技术，工程师和工厂主可以受益于预测性维护、改进的质量控制、供应链优化和自动化程度的提高。因此，他们可以期望加速制造成果，并能够更有效地扩展其业务，同时在竞争日益激烈的全球市场中确保其业务面向未来。