2022年，制造業(yè)中的人工智能價(jià)值為23億美元，根據(jù)最近的一份報(bào)告，預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到167億美元。采用任何形式的人工智能--從自動(dòng)化和預(yù)測分析，到自然語言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺，其結(jié)果可以從IBM、英特爾、通用電氣、西門子等早期采用者身上看到，他們的成功和業(yè)務(wù)增長。

在這篇文章中，我們將看一下制造業(yè)公司可以通過在其流程中實(shí)施人工智能而受益的一些方式。此外，我們將分享人工智能的多樣化應(yīng)用，這些應(yīng)用將幫助你節(jié)約成本，改善流程，而不考慮產(chǎn)品的具體情況。

為什么在制造業(yè)中采用人工智能？

正如畢馬威工業(yè)制造主管Harald von Heynitz所說："利用機(jī)器人、3D打印和人工智能的進(jìn)步，對(duì)于許多部門，特別是利基供應(yīng)商來說，是推動(dòng)提高效率、降低成本和提高安全性的關(guān)鍵。人工智能給制造業(yè)帶來的好處是雙重的。一方面，我們看到它為企業(yè)提供了前所未有的增長和可擴(kuò)展性，另一方面--對(duì)員工及其生產(chǎn)力和滿意度的積極影響。繼續(xù)閱讀，了解更多關(guān)于人工智能將如何改變工業(yè)制造的面貌。"

預(yù)測需求

預(yù)測庫存水平和需求一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。雖然老式的方法，如Excel表格和概率，基于去年的需求和銷售，以前可能是有效的，但現(xiàn)在人工智能幫助達(dá)到一個(gè)新的精確水平。使用大量的歷史數(shù)據(jù)、趨勢和當(dāng)前事件，并利用正確的人工智能工具和ML模型來預(yù)測業(yè)務(wù)需求，保證了最高水平的精確度。這包括供應(yīng)鏈的每個(gè)部分。哪些產(chǎn)品在一年中的某些時(shí)候賣得最快，需求何時(shí)波動(dòng)，公司某些物品用完的速度如何，等等。因此，收集歷史數(shù)據(jù)并以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來充實(shí)它，就能準(zhǔn)確地了解需求前景。它還能增加銷售和庫存周轉(zhuǎn)率，同時(shí)降低成本和過度生產(chǎn)。

減少碳排放

據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇稱，世界上五分之一的碳排放來自制造業(yè)。這包括浪費(fèi)、過度生產(chǎn)，當(dāng)然還有化石燃料的碳排放。因此，利用技術(shù)將生產(chǎn)對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響降到最低，是企業(yè)應(yīng)該盡早解決的一個(gè)方面。在已經(jīng)接受了數(shù)字化之后，擺在大大小小的制造業(yè)公司面前的下一步是使收集的數(shù)據(jù)更加透明。這不僅將為脫碳工作設(shè)定基準(zhǔn)，而且還將獲得客戶的信任。使用人工智能技術(shù)來監(jiān)測整個(gè)生產(chǎn)過程、運(yùn)輸、設(shè)備等方面的排放，可以了解碳足跡的實(shí)際情況。因此，組織可以優(yōu)化其效率，預(yù)測排放，并根據(jù)未來的需求和法規(guī)進(jìn)行規(guī)劃。

實(shí)現(xiàn)流程優(yōu)化

人工智能可以通過最大限度地提高生產(chǎn)力和盈利能力，幫助組織改造和優(yōu)化內(nèi)部和外部流程。然后，工作流程的變化會(huì)影響成本、生產(chǎn)質(zhì)量、交付和生產(chǎn)過程的其他各個(gè)方面。對(duì)產(chǎn)品生命周期的最大改進(jìn)之一是自動(dòng)化。它提供的一些好處包括：通過自動(dòng)化復(fù)雜或重復(fù)的任務(wù)和消除容易發(fā)生人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)來降低成本和上市時(shí)間，實(shí)現(xiàn)更可擴(kuò)展的生產(chǎn)線，提高生產(chǎn)力，并最大限度地減少能源消耗。

提高員工滿意度

將人工智能引入制造過程，對(duì)員工的滿意度和心理健康也有同樣重要和寶貴的影響。根據(jù)一項(xiàng)研究，人工智能提高了心理健康，特別是低技能員工的心理健康，提高了2.342分，1980年代以前出生的工人提高了2.070分。如果我們考慮到人工智能不僅對(duì)制造業(yè)的業(yè)務(wù)方面，而且對(duì)公司員工的影響，這些數(shù)字并不令人驚訝。它隨著時(shí)間的推移而減少，幫助學(xué)習(xí)新的技能和技術(shù)，同時(shí)縮短入職所需的時(shí)間，并在整體上改善工作環(huán)境。此外，擁抱人工智能可以提高員工的生產(chǎn)力，讓數(shù)據(jù)輸入和創(chuàng)建Excel表格等重復(fù)性工作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。因此，留給員工更多的時(shí)間來關(guān)注他們工作中其他更重要的方面。

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線圖

人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用

先進(jìn)的質(zhì)量保證和視覺檢查

質(zhì)量保證往往是事后的考慮，然后導(dǎo)致額外的計(jì)劃外成本，延遲上市時(shí)間，客戶不滿意，并降低公司的聲譽(yù)。為了消除這些風(fēng)險(xiǎn)，Accedia為我們?cè)谥圃鞓I(yè)的一個(gè)客戶創(chuàng)建了一個(gè)解決方案，以幫助他們的員工、工程師和客戶預(yù)測軸承生產(chǎn)中的未來故障。該項(xiàng)目利用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺模型來識(shí)別和分類上傳的故障軸承圖片中的損壞。強(qiáng)大的云計(jì)算分布允許預(yù)測分析的好處遍布客戶的全球工廠，并在軸承到達(dá)最終客戶之前檢測出生產(chǎn)錯(cuò)誤。它還允許進(jìn)行精確的根本原因分析和生產(chǎn)優(yōu)化。正如麥肯錫的一份報(bào)告所說，與人類檢查相比，人工智能可以將缺陷檢測提高90%。

機(jī)器人

根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，今天使用的所有機(jī)器人中，約有90%可以在制造設(shè)施中找到。不過，當(dāng)談到制造業(yè)中的機(jī)器人技術(shù)時(shí)，人們往往想到的是硬件。然而，機(jī)器人技術(shù)對(duì)硬件的依賴程度與對(duì)其背后的軟件的依賴程度相同。使用先進(jìn)的人工智能和ML模型，機(jī)器人可以在生產(chǎn)工廠中比人更快地完成任務(wù)，同時(shí)消除了錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。所有機(jī)器人都專注于特定的任務(wù)，并完全獨(dú)立于人類的監(jiān)督。這意味著，當(dāng)機(jī)器人負(fù)責(zé)組裝、材料處理、焊接、材料分配或拆除時(shí)，員工可以專注于更先進(jìn)和業(yè)務(wù)關(guān)鍵的任務(wù)。在制造車間使用機(jī)器人技術(shù)將非常有可能吸引更大的銷售額和更高的投資，并將提高質(zhì)量和可重復(fù)性。它將極大地提高靈活性和進(jìn)入市場的速度。制造過程的自動(dòng)化和將任務(wù)外包給機(jī)器人將允許將工資預(yù)算分配給人才再培訓(xùn)和支持業(yè)務(wù)增長。

問題報(bào)告

通過人工智能，特別是自然語言處理（NLP），使問題報(bào)告成為可能，最常見的方法是聊天機(jī)器人。NLP是一種相當(dāng)新的技術(shù)，可以理解非結(jié)構(gòu)化的人類語言，并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行分析。使用聊天機(jī)器人，制造業(yè)員工可以隨時(shí)獲得關(guān)于不同生產(chǎn)水平的流程、機(jī)械部件及其狀況的準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)信息，這一點(diǎn)非常重要，尤其是在時(shí)間敏感的情況下。其他NLP和聊天機(jī)器人的用例可以包括客戶支持自動(dòng)化、交付或更新通知、管理樓層查詢、庫存和供應(yīng)商檢查。這對(duì)整個(gè)組織的好處是數(shù)不勝數(shù)的--快速和方便地訪問數(shù)據(jù)庫和知識(shí)，提高效率和操作，為終端用戶提供創(chuàng)新的互動(dòng)體驗(yàn)。

網(wǎng)絡(luò)安全

人工智能在制造業(yè)的另一個(gè)重要用例是工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全。這可能包括物聯(lián)網(wǎng)妥協(xié)，供應(yīng)鏈感染，網(wǎng)絡(luò)釣魚，知識(shí)產(chǎn)權(quán)盜竊，甚至勒索軟件，這可能導(dǎo)致大量資金和寶貴數(shù)據(jù)的損失。而且，不幸的是，作為一個(gè)如此有利可圖的行業(yè)，制造業(yè)是黑客的一個(gè)明顯目標(biāo)。因此，僅在2020年，就有超過40%的制造業(yè)公司遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊。這些例子從小型和中型組織到領(lǐng)先的制造商都有。我們記得針對(duì)汽車制造商本田的攻擊，或2017年針對(duì)雷諾-日產(chǎn)的勒索軟件。采用推薦的安全準(zhǔn)則和網(wǎng)絡(luò)安全框架是所有人的必修課。然而，這有時(shí)可能不足以應(yīng)對(duì)威脅和最大限度地減少風(fēng)險(xiǎn)。因此，依靠人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略正在成為新的規(guī)范。它可以檢測惡意的內(nèi)部偵察行為、命令和控制攻擊（包括使用外部遠(yuǎn)程訪問工具）、SMB暴力攻擊、賬戶掃描等等。人工智能可以實(shí)時(shí)檢測所有這些威脅和攻擊，并更快、更有效和更準(zhǔn)確地采取補(bǔ)救措施。它還可以收集所有網(wǎng)絡(luò)流量的數(shù)據(jù)，分析日志和事件，并預(yù)測威脅。

制造業(yè)中的人工智能的未來是什么？

根據(jù)德勤公司最近的一份報(bào)告。據(jù)估計(jì)，制造業(yè)每年產(chǎn)生約1,812PB的數(shù)據(jù)，這使其在零售、金融、通信和其他行業(yè)中遙遙領(lǐng)先。93%的制造業(yè)公司相信，人工智能將推動(dòng)整個(gè)商業(yè)領(lǐng)域的增長和創(chuàng)新。83%的受訪公司認(rèn)為，人工智能已經(jīng)或?qū)?duì)其利潤產(chǎn)生積極影響。隨著全球市場競爭日益激烈，更多的制造業(yè)部門正在加入人工智能游戲--食品、制藥、化工、汽車、電子等等。然而，人工智能技術(shù)棧的增加實(shí)施，不會(huì)沒有挑戰(zhàn)。擺在企業(yè)研究人工智能面前的頭號(hào)障礙是對(duì)技術(shù)人才的需求和對(duì)內(nèi)部資源的不信任。因此，正如早期采用者向我們展示的那樣，處理這項(xiàng)艱巨任務(wù)的最佳方式是將其外包給專門的人工智能團(tuán)隊(duì)。

結(jié)語

你現(xiàn)在可以看到人工智能在制造業(yè)的眾多應(yīng)用，以及它在預(yù)測維護(hù)需求、優(yōu)化制造流程、管理供應(yīng)鏈、擴(kuò)展或質(zhì)量控制方面的好處。如果說之前增加銷售和質(zhì)量等參數(shù)，同時(shí)降低成本有點(diǎn)像烏托邦，那么正確的人工智能技術(shù)棧和軟件合作伙伴可以讓它成為一種現(xiàn)狀。因此，相信人工智能的未來不僅在制造業(yè)，而且在所有行業(yè)，Accedia創(chuàng)建了自己的人工智能能力中心，我們的重點(diǎn)是通過成功利用ML和AI技術(shù)來釋放新的機(jī)會(huì)。