工业人工智能变革制造业的五种方式

　　在所有的领域当中，人工智能给制造业带来的影响是无与伦比的，而这场变革才刚刚开始。

　　毫无疑问，制造业在人工智能技术的应用方面处于领先地位。从大幅减少计划外的停机时间到更好地设计产品，制造商正在将人工智能驱动的分析技术大量应用于数据分析来提高效率、产品质量和员工安全。

　　下面给出了他们是如何做到的：

　　1. 工业4.0和智能维护

　　在制造业中，对生产线机器和设备的持续维护是一项重大开支，这对任何依赖于此的生产操作都有着至关重要的影响。此外，研究表明，计划外停机每年给制造商造成的损失估计为500亿美元，其中，资产故障导致了42%的计划外停机。

　　出于这个原因，预测性维护已经成为制造商必不可少的解决方案，他们可以从预测零件、机器或系统的下一次故障中获益良多。

　　预测性维护使用机器学习和人工神经网络形式的高级人工智能算法来制定关于资产故障的预测。

　　这可以大大减少成本高昂的计划外停机时间，并延长生产机器和设备的剩余使用寿命。

　　在维修不可避免的情况下，技术人员会提前得到通知，了解哪些部件需要检查以及使用哪些工具和方法，从而提前安排维修计划。

　　2. 质量4.0的兴起

　　由于今天的产品上市时间非常短暂，产品的复杂性也在增加，制造公司发现已经越来越难以保持高水平的产品质量并遵守质量法规和标准了。

　　另一方面，顾客开始期待着完美无缺的产品，这促使制造商必须提高质量，并深刻理解高缺陷率和产品召回对公司及其品牌的损害。

　　质量4.0涉及到使用人工智能算法来通知制造团队新出现的可能导致产品质量问题的生产故障。故障可能包括配方的偏差、机器行为的细微异常、原材料的变化等等。

　　通过尽早地解决这些问题，有助于保持高水平的产品质量。

　　此外，质量4.0使制造商能够收集有关其产品在现场使用的情况和性能数据。这些信息对于产品开发团队做出战略和战术工程决策来说可能非常有用。

　　3. 人机协作

　　国际机器人联合会预测，到2018年底，全世界将有超过130万台工业机器人在工厂工作。从理论上讲，随着越来越多的工作被机器人取代，工人们将需要接受培训，以从事设计、维护和编程方面的高级职位。

　　在这个过渡阶段，随着越来越多的工业机器人和人类工人一起进入生产现场，必须保证人机合作的高效和安全。

　　人工智能的进步将是这一发展的核心，使机器人能够处理更多的认知任务，并基于实时环境数据做出自主决策，以进一步优化过程。

　　4. 用创成式设计制造更好的产品

　　人工智能也在改变我们设计产品的方式。一种方法是输入由设计者和工程师定义的详细概要，作为AI算法的输入(在这种情况下称为“创成式设计软件”)。

　　概要可以包括描述限制和各种参数的数据，如材料类型、可用的生产方法、预算限制和时间限制。在找到一组最佳解决方案之前，该算法会探索每种可能的配置。

　　然后，使用机器学习来测试所提出的解决方案，从而进一步了解哪种设计可以工作得最好。这个过程可以重复进行，直到达到最优的设计方案。

　　这种方法的一个主要优点是，人工智能算法是完全客观的——它不会有像人类设计者那样的“逻辑”起点。不做任何假设，并且根据实际性能对所有制造方案和条件进行测试。

　　5. 适应不断变化的市场

　　人工智能是工业4.0革命的核心要素，且并不限于生产现场的用例。人工智能算法还可以用于优化制造供应链，帮助企业预测市场的变化。这给管理层带来了巨大的优势，从被动式的思维方式转变为战略性思维方式。

　　人工智能算法通过寻找连接位置、社会经济和宏观经济因素、天气模式、政治地位、消费者行为等因素的模式来估算市场需求。

　　这些信息对制造商来说是无价的，因为这使的他们能够优化人员编制、库存控制、能源消耗和原材料供应。

　　工业人工智能将继续改变制造业

　　制造业非常适合人工智能的应用。尽管工业4.0革命仍处于早期阶段，但我们已经见证了人工智能所能带来的巨大好处。从设计过程和生产现场，到供应链和管理，人工智能注定会永远改变我们制造产品和加工材料的方式。