作者：埃里克·惠特利 (Eric Whitley)

人工智能可能是全球經(jīng)濟的一個主要游戲規(guī)則改變者，預計到2030年將創(chuàng)造15.7萬億美元的總經(jīng)濟影響。由于與人工智能相關的潛力，最近幾年見證了基于人工智能技術(shù)的驚人發(fā)展。

作為世界經(jīng)濟不可或缺的一部分，制造業(yè)也在實施基于人工智能的技術(shù)方面取得了長足的進步。所有這些技術(shù)解決方案的目的是自我學習、適應性和制造系統(tǒng)的自主性。

應用人工智能技術(shù)

收集高質(zhì)量和有意義的數(shù)據(jù)，同時對其進行分析，是基于人工智能的系統(tǒng)的核心。哈佛商業(yè)評論》的一份報告表明，制造業(yè)的大多數(shù)人工智能用例將主要發(fā)生在兩個領域：供應鏈管理和預測性維護。

這兩個領域大致構(gòu)成企業(yè)資產(chǎn)管理（EAM）。全面的軟件包允許從傳統(tǒng)的制造實踐無縫過渡到復雜的企業(yè)資產(chǎn)管理。

(1)基于人工智能的企業(yè)資產(chǎn)管理(EAM)

企業(yè)資產(chǎn)管理是關于資產(chǎn)的有效管理，無論這些資產(chǎn)是同一類型和一個地方的，還是不同的和分布在多個地方的。企業(yè)資產(chǎn)管理的中心思想是收集來自制造工廠的數(shù)據(jù)，并通過一個平臺進行分析。

在你的EAM中整合人工智能可以對數(shù)據(jù)進行有意義的分析，識別數(shù)據(jù)模式，并導致基于知識的行動項目。一個正確設置的企業(yè)資產(chǎn)管理軟件通過為您提供對資產(chǎn)性能、資產(chǎn)可靠性、資產(chǎn)跟蹤和整體設施管理的深入了解，描繪出您整個企業(yè)的整體圖景。

一個好的企業(yè)資產(chǎn)管理軟件必須是直觀的，有邏輯的流程，并且是用戶友好的。JD Machine Corp是一家精密加工公司，通過實施EAM軟件，能夠減少40%的機器停機時間，并看到30%的銷售增長。

(2)基于人工智能的預測性維護

維護管理是另一個因引入人工智能而被革新的領域。這種維護管理系統(tǒng)利用傳感器不斷收集實時數(shù)據(jù)，并通過機器學習（ML）算法進行分析。這種分析能夠識別可能導致機器故障/停工的數(shù)據(jù)模式。

這樣一來，人工智能的部署有利于制定強有力的預測性維護計劃，從而減少停機時間，提高工廠產(chǎn)量。

德國工業(yè)自動化公司西門子正在使用人工智能對大型壓縮機和發(fā)電機的轉(zhuǎn)子進行動態(tài)診斷。這些診斷系統(tǒng)有助于預防性維護，可以預測任何可能導致數(shù)百萬美元損失的意外故障。

寶馬集團也安裝了一個基于人工智能的預測性維護系統(tǒng)：他們的系統(tǒng)位于汽車裝配廠，它不斷分析數(shù)據(jù)以定位異常和技術(shù)問題。

(3)基于人工智能的供應鏈管理

人工智能也在激勵著供應鏈管理（SCM）的實踐。由于互聯(lián)工人、自主車輛和倉庫機器人，供應鏈正在實現(xiàn)自動化。

預測，SCM的另一個重要方面，正逐漸從傳統(tǒng)的基于時間序列的方法轉(zhuǎn)向基于ML的算法。這種算法有能力包括各種指標，這使得預測更加可靠和準確。

人工智能也正被用于開發(fā)供應商關系管理系統(tǒng)中的高效和一致的方法。這種系統(tǒng)幫助決策者做出更好的供應商選擇和訂單分配。

在瑞典網(wǎng)絡和電信公司愛立信，部署由ML驅(qū)動的系統(tǒng)使需求預測提高了40%至50%。這不僅改善了生產(chǎn)準備時間，而且還提高了運營效率和客戶滿意度。

(4)基于人工智能的質(zhì)量管理系統(tǒng)

基于機器學習的系統(tǒng)也在幫助提高制造組織的質(zhì)量。乏味的質(zhì)量檢查任務，以前被認為是完全依賴人的技能和判斷，現(xiàn)在正被與傳感器集成的人工智能系統(tǒng)所取代。

普利司通已經(jīng)推出了一個新的基于人工智能的輪胎制造技術(shù) "EXAMINATION"，它可以使用480個數(shù)據(jù)點來檢查輪胎。該技術(shù)顯著地提高了輪胎的質(zhì)量，同時提高了制造廠的效率。

寶馬集團正在使用基于人工智能的圖像識別系統(tǒng)，在不同的生產(chǎn)和裝配水平上執(zhí)行繁瑣的檢查任務；他們將其人員從重復性的任務中解脫出來。

在此基礎上，由人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)可以持續(xù)分析和分類制造故障模式。這有助于確定對產(chǎn)品質(zhì)量至關重要的工藝參數(shù)。

(5)人工智能機器人在制造作業(yè)中的應用

人工智能機器人不僅可以執(zhí)行重復性的工作，而且還可以為客戶提供服務。

(6)產(chǎn)品設計和開發(fā)中的人工智能

產(chǎn)品設計和開發(fā)的傳統(tǒng)方法在很大程度上依賴于顯性知識和規(guī)則。一般來說，一個有經(jīng)驗的產(chǎn)品設計師使用獲得的知識并結(jié)合最新的建模軟件來設計一個產(chǎn)品。

然而，隨著人工智能的出現(xiàn)，產(chǎn)品設計和開發(fā)方法也將被徹底改變。一項調(diào)查顯示，產(chǎn)品設計師和工程師認為人工智能和模擬是未來5年內(nèi)對產(chǎn)品設計和開發(fā)影響最大的兩個關鍵因素。

其中一種方法是生成設計，在這種方法中，設計者指定輸入設計目標和性能要求，而軟件會探索所有符合要求的可能解決方案。Nvidia已經(jīng)開發(fā)了模擬平臺，從以前的模擬中學習，減少設計空間，從而將模擬時間從幾天縮短到幾分鐘。

(7)產(chǎn)品生命周期評估中的人工智能

生命周期評估（LCA）是一種用于評估與產(chǎn)品壽命的所有階段相關的環(huán)境影響的技術(shù)。它包括了從原材料的提取，到制造、分銷、使用和處置的環(huán)境影響。

這些評估需要大量的數(shù)據(jù)，需要由LCA從業(yè)者進行分析?，F(xiàn)在，人工智能正通過部署ML算法，在分析這些大量的數(shù)據(jù)方面找到自己的方法。

人工智能和LCA的整合可以導致預測模型的發(fā)展，從而大大改善決策。一個這樣的應用是EAM軟件，它不斷收集資產(chǎn)的數(shù)據(jù)，對其進行分析，并預測資產(chǎn)的使用壽命。雖然人工智能在LCA軟件中的整合這方面還處于起步階段，但在未來有巨大的潛力。

經(jīng)驗之談

毋庸置疑，人工智能已經(jīng)在制造業(yè)掀起了風暴。它在我們處理制造過程的方式上創(chuàng)造了一個范式的轉(zhuǎn)變。早期采用者可能會獲得最大的利益，他們與后來者的性能差距將在未來幾年內(nèi)擴大。

所有這些都強調(diào)了一個事實，即數(shù)字化不再是一個選項，它對你的成功至關重要。

30多年來，埃里克·惠特利 (Eric Whitley)一直是制造業(yè)領域中值得注意的領導者。除了Eric 在各種制造主題上撰寫的許多出版物和文章之外，你可能還認識他，因為他在Autoliv ASP公司領導全面生產(chǎn)性維護工作，或參與美國俄亥俄州立大學的管理認證項目，在那里他是兼職教師。

在從事了廣泛的可靠性和業(yè)務改進顧問工作后，Eric加入了L2L，目前擔任智能制造部主任。他在這個職位上的職責是幫助客戶學習和實施L2L的務實和簡單的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法。

Eric 與他35年的妻子住在猶他州北部。當Eric 不工作的時候，通?？梢栽谒嫔峡吹剿治蔗灨?。