制造企业中的十个AI使用场景

制造业公司正在转向人工智能，以简化他们的经营方式并提高效率。以下是10个常见用例。

一个充满机器人工人的工厂曾经看起来像科幻电影中的一个场景，但今天，这只是反映制造商使用人工智能的一个现实场景。

制造商可以通过多种方式从AI实施中受益，以下是制造业人工智能用例的10个示例，企业领导者现在应该探索并在未来考虑。

1.协作机器人与人类合作

协作机器人经常与人类工人一起工作，充当额外的一双手。虽然自动机器人被编程为重复执行一项特定任务，但协作机器人能够学习各种任务。他们还可以检测和避开障碍物，这种敏捷性和空间意识使他们能够与人类工人一起工作。

制造商通常指导协作机器人完成需要繁重的工作或在工厂装配线上工作。例如，在汽车工厂工作的协作机器人可以举起重型汽车零件并将其固定到位，而人类工人则可以固定它们。协作机器人还能够定位和检索大型仓库中的物品。

2. RPA处理繁琐的任务

虽然制造公司在生产一线使用协作机器人，但机器人流程自动化（RPA）软件在后台更有用。RPA软件能够处理大量或重复性的任务，跨系统传输数据，查询，计算和记录维护。

RPA软件自动执行订单处理等功能，因此人们无需手动输入数据，从而无需花时间搜索输入错误。通过这种方式，RPA有可能节省时间和劳动力。RPA还以能够处理服务器问题和停机时间而闻名。如果出现这些类型的复杂情况，RPA可以重新启动和重新配置服务器，最终降低IT运营成本。

3.数字孪生有助于提高性能

公司可以使用数字孪生来更好地了解复杂机器的内部工作原理。

数字孪生是物理对象的虚拟模型，它通过物理对象的智能传感器接收有关其物理对应物的信息。使用人工智能和其他技术，数字孪生有助于更深入地了解对象。公司可以在对象的整个生命周期中对其进行监控，并获得关键通知，例如检查和维护警报。

例如，每次飞机起飞或降落时，连接到飞机发动机的传感器都会将数据传输到该发动机的数字孪生，为航空公司和制造商提供有关发动机性能的关键信息，航空公司可以使用此信息进行模拟和预测问题。

4.预测性维护可提高安全性，降低成本

制造工厂、铁路和其他重型设备用户越来越多地转向基于人工智能的预测性维护 （PdM） 来预测服务需求。

如果设备没有得到及时维护，公司可能会损失宝贵的时间和金钱。一方面，如果他们过早地进行机器维护，他们会浪费金钱和资源。另一方面，等待太久会导致机器大量磨损，后者也可能使工人面临安全隐患。

PdM 系统还可以帮助公司预测需要哪些替换零件以及何时更换。

5.熄灯工厂省钱

制造业中的人工智能用例仍然很少见，但具有一定的潜力，那就是熄灯工厂。使用人工智能、机器人和其他下一代技术，熄灯工厂完全依靠机器人劳动力运行，并且以最少的人际互动运行。

制造商可以通过熄灯工厂节省资金，因为机器人工人的需求与人类同行不同。例如，一个充满机器人工人的工厂不需要照明和其他环境控制，如空调和暖气，制造商可以通过调整这些服务来节省成本。

机器人工人可以 24/7 全天候运行而不会屈服于疲劳或疾病，并且有可能比人类同行生产更多的产品，并且可能更少错误。

6.机器学习算法预测需求

使用机器学习算法的人工智能系统可以检测人类行为中的购买模式，并为制造商提供洞察力。例如，某些机器学习算法会检测触发制造商提高给定商品产量的购买模式。这种预测购买行为的能力有助于确保制造商在商店需要之前生产高需求库存。

7.库存管理防止瓶颈

一些制造公司依靠人工智能系统来更好地管理他们的库存需求。

人工智能系统可以跟踪补给，并在需要补充时发送警报。制造商甚至可以对人工智能进行编程，以识别行业供应链瓶颈。

例如，制药公司可能使用保质期短的成分，人工智能系统可以预测该成分是否会按时到达，或者如果延迟，延迟将如何影响生产。

8.AI促进供应链管理

制造业中一个强大的人工智能用例是供应链管理。大型制造商通常拥有供应链，需要处理数百万个订单、采购、材料或成分，手动处理这些流程会严重消耗人们的时间和资源，越来越多的公司已经开始用人工智能来增强他们的供应链流程。

例如，汽车制造商可能会从两个不同的供应商处收到螺母和螺栓。如果一家供应商意外交付了一批有缺陷的螺母和螺栓，汽车制造商将需要知道哪些车辆是用这些特定的螺母和螺栓制造的。人工智能系统可以帮助跟踪哪些车辆是用有缺陷的硬件制造的，使制造商更容易从经销商处召回它们。

9.AI系统检测错误

制造商可以使用自动视觉检测工具来搜索生产线上的缺陷。视觉检测设备（如机器视觉相机）能够实时检测故障，通常比人眼更快、更准确。

例如，视觉检查相机可以很容易地发现小而复杂的物品中的缺陷，例如手机。附加的人工智能系统可以在物品落入不满意的消费者手中之前提醒人类工人注意缺陷。

10.AI系统有助于加快产品开发

一些制造商正在转向人工智能系统，以帮助加快产品开发速度，就像制药商一样。

人工智能可以分析来自实验或制造过程的数据，制造商可以利用从数据分析中获得的知识来减少创建药物所需的时间，降低成本并简化复制方法。

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