如今，人工智能在制造业中的作用不断增长，这是基于以下几个因素，包括:
- 提高技术的可用性
- 利润空间越来越小
- 制造商需要在他们的领域保持竞争力
人工智能在制造业中产生了广泛的好处，我们将在本文中更深入地讨论这些好处。越来越多的制造商在生产和制造过程的其他领域利用人工智能，利用比以往任何时候都更容易获得的技术，同时了解与竞争对手和创新者保持同步的必要性，这些竞争对手和创新者正在通过采用人工智能工具来设定今天的标准。
继续阅读，了解人工智能在制造业中的应用是如何改变该行业的面貌，并为制造组织带来巨大的生产力和利润。
人工智能在制造业的发展趋势
人工智能在制造业领域的应用正在快速增长，这得益于人工智能技术实施成本的下降，以及制造商越来越意识到人工智能是提高生产率和保持竞争优势的最有效方法之一。事实上,根据麻省理工学院的一项研究斯隆管理学院进行的一项调查显示，26%的公司在广泛生产中使用人工智能，比去年的12%增长了一倍多。也许最重要的是，92%的大型制造商在数据和人工智能投资上看到了积极的投资回报率。
虽然成为技术的“早期采用者”总是困难的，但这些数据证明，人工智能在制造业中可能会继续存在，这要归功于人工智能为进行投资的企业提供的显著成本和生产力效益。
人工智能在制造业中的应用
人工智能在制造业的应用有很多。这些包括:
- 机器保养:人工智能可以对整个组织的维护过程产生重大影响预测性维护中的人工智能可能是能产生最大效益的领域。状态监测-利用数据的实践维护传感器为了尽早发现设备的潜在问题状态-已经看到了人工智能的巨大影响，以创新的方式分析数据，不仅可以更早地发现潜在的问题，还可以帮助确定新的故障排除场景和指标。
- 质量控制:工厂中的人工智能并不局限于生产过程本身。人工智能也可以在质量控制过程中提供帮助，在每一件输出上投射一个一致的、不知疲倦的虚拟“眼睛”，并提高缺陷检测率。
- 工作场所安全:人工智能在几个方面提高了工作场所的安全。通过协作机器人技术，自动化设备和人类工人可以安全地并肩工作，人工智能能够检测和解决潜在的安全风险。人工智能还通过改进培训流程，并通过增强现实技术，让新员工获得相当于实际操作的经验，而不会危及个人安全或生产效率，从而有助于提高安全。
- 机器视觉:有了人工智能，机器视觉流程——分拣、检验、安全和质量控制——可以越来越自动化，也可以越来越准确。人工智能可以帮助人类工人提高这些过程的速度，并帮助发现潜在的问题进行进一步调查，同时提高吞吐量和质量。
- 库存管理:库存管理是数字化转型最成熟的制造业领域之一，而人工智能正在这方面产生重大影响。人工智能可以帮助工业资产管理将自动化应用于采购、供应链管理、仓库管理和其他可以对支出产生重大影响的库存关键领域。
- 网络安全:随着互联设施的出现，网络安全已成为一个主要问题。人工智能利用历史数据和实时网络监控，在潜在漏洞或攻击发展成更重要的问题之前识别出它们，从而帮助维护安全的网络实现。
人工智能在制造业的好处
人工智能在制造业中带来了许多好处，包括:
数据收集和基于数据的决策
联网设施在每一个周期、每一天收集大量数据。工厂中的人工智能有助于理解这些数据，并促进明智的、数据驱动的决策，这些决策可以对生产力、正常运行时间和底线产生重大影响。与数据科学家和其他有能力理解工业传感器提供的数据的人员合作，人工智能可以帮助做出更快、更有效的决策。
增加产量
人工智能在制造业中的一些主要好处包括更有效的维护，更好的决策，以及最终更多的正常运行时间。随着设备经常满负荷运行，生产产量自然会提高，产量更高，质量更好。
优化流程效率
在工业传感器收集的数据支持下，人工智能有助于消除计划外停机时间优化流程效率。通过人工智能检查设备性能数据，不仅可以检测到即将发生的维护问题，还可以识别出潜在的低效率。这有助于对设备进行微调，以确保最佳操作和最高质量的最大产量。
降低运营成本
人工智能在制造和维护方面提高了效率，并在许多方面降低了成本。通过人工智能辅助的数据分析，维护技术人员可以比以前更快地做出更准确的评估，有助于减少或消除停机时间，保持设备以最佳性能运行，并在发生停机时更快地恢复设备。人工智能还可以减轻QC资源负担和其他领域。
安全设施
安全问题除了对员工的健康和福利有明显的影响外，还会对工作场所的士气产生负面影响。人工智能有助于使员工免受伤害，使自动化和机器人能够接管制造设施中最危险的过程。人工智能和增强现实技术还可以通过创建更有效的培训流程，对安全产生积极影响。
人工智能实施流程
在推进人工智能实施之前，需要考虑一些因素和步骤，以使人工智能与设施的生产方协调工作。以下基本步骤将帮助您了解如何开始使用人工智能策略:
- 诊断:虽然人工智能有一个极其广泛和多样化的应用程序列表，但它远非一个通用的解决方案。此外，虽然人工智能肯定会影响几乎所有的生产和运营领域，但在最初的实施中，你应该瞄准几个(甚至只是一个)高影响领域。这一阶段包括确定最能从人工智能实施中受益的领域。
- 创建一个有效的概念证明:在这一阶段，人工智能技术人员将设计一个人工智能系统，并为实现创建一个概念的工作证明。
- 试验系统:试运行系统包括初步测试，确保系统按预期运行，并且不会在生产中产生任何意想不到的问题。一旦完成了这些高级测试，您就可以进入下一个阶段了。
- 共同创造:在这一步中，技术人员正在与AI一起进行改进，根据需要优化和调整参数
- Self-create:这一阶段使人工智能能够独立工作，利用数据和参数自行改进和微调。在这个阶段，技术人员的目的是监控人工智能的进展，但在它继续发展和改进的过程中，几乎没有输入。
人工智能实施的挑战
在实现上述好处之前，人工智能的实施确实面临一些挑战。这些包括:
- 采用成本:虽然技术成本继续降低，但人工智能系统的启动和运行仍然需要大量投资。即使面对已证实的正ROI，进入成本也可能成为一些组织的障碍。
- 对熟练专家的需求:除了硬件和基础设施，人工智能还需要熟练的技术专家来构建和操作系统，分析数据并确保实现按预期运行。虽然人工智能可以提高运营效率，但它仍然需要熟练的人来运营。
- 数据质量和系统过时:为了有效运作，人工智能需要最新的传感器和系统软件。即使组织已经开始实施工业传感器，他们也可能需要更新硬件或软件以与AI技术兼容。
人工智能的期望
对人工智能的实施建立适当的期望是很重要的，特别是考虑到建立和运行系统所需的大量时间和资源投资。最重要的是将人工智能视为一个长期的解决方案，适当的基础可以在未来几年产生巨大的利益。虽然人工智能的应用正在上升，但它仍然是一项相对较新的技术，其全部潜力仍在开发中
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