制造業中的人工智能(AI)在信息技術(IT)和運營技術 (OT)環境中工作，使用機器和深度學習等人工智能驅動的工具來優化工業工作流程和生產。

為什么人工智能在制造業中很重要？

人工智能正在幫助改善制造業的多個方面，從通過簡化流程的日常運營到影響新產品開發 (NPD)、加快上市時間和創造競爭優勢。

人工智能如何影響制造業？

隨著物聯網 (IoT)、邊緣和云網絡以及機器學習 (ML) 等工具的迅速興起，制造商不僅可以獲得比以往更多的數據，而且可以利用捕獲的數據采取更有意義的行動：設備維護、供應鏈監控、優化生產流程（包括質量保證 [QA]）、更快的產品創建和加速的 NPD。

人工智能對制造業有什么好處？

更多可見性和實時分析

可監控特定條件的設備和傳感器可用性的提高提高了從供應鏈到生產線的整個制造環境的可見性。反過來，人工智能可以收集這些數據并將其統一起來，這樣制造商就可以輕松地在現場或遠程跨多個地點監控他們的運營。

預防性維護

使用可以讓制造商更好地了解其制造環境的相同傳感器，AI 可以使用歷史數據來識別性能不佳的設備或處于崩潰邊緣的機器。通過事先提醒管理員和經理，AI 有助于最大限度地減少停機時間，甚至可以通過安排或推薦主動維修和更新來完全規避停機時間。

加強質量和檢查

基于人的 QA 流程可能容易出錯，原因有多種，從缺乏培訓到簡單的疲勞。另一方面，人工智能驅動的機器在嚴格、單調的任務上表現優于人類。因此，整體產品質量可以保持較高水平，人類可以更多地專注于更高層次的任務和思考——所有這些都會提高客戶和員工的滿意度。

改進、更快的產品設計

人工智能和虛擬化環境消除了對物理和時間密集型測試過程的需求。過去，產品測試需要詳盡的研究、獨立的設施和動手分析。AI 在沒有開銷的情況下接管了大部分流程，從而降低了成本并加快了上市時間。

人工智能如何加速業務決策并實現制造業零缺陷？

AI 增加了整個制造過程的自動化機會，包括 QA 流程的各個方面，這是在產品發貨和銷售給客戶之前發現產品缺陷的關鍵點。傳統上，此過程是手動完成的，因此容易出現人為錯誤，并且是導致昂貴的產品召回、資源分配浪費和利潤率下降的主要原因。傳統的 QA 還關注生產的后期制造階段，而不是整個過程。

人工智能是制造公司的游戲規則改變者。首先，它支持機器視覺，這是一種專為監控特定環境而設計的數字視頻方法。捕獲的圖像由 AI 自動分析，并實時與指定的通過/失敗標準進行比較，提醒團隊根據需要采取行動。與更多的手動方法相比，機器視覺更可靠——只要設置得當。AI 驅動的機器視覺還可以預測潛在缺陷，類似于它對制造設備進行預防性維護的方式，并在整個制造過程中這樣做。

總體而言，制造業中的人工智能可以極大地節省成本，成為一種端到端的解決方案，可以推動并在某些情況下提高質量和滿意度。在整個過程中收集的洞察力也可以影響業務決策，影響流程改進、材料采購、產品設計等。

人工智能在制造業中的挑戰是什么？

在制造業中實施人工智能的主要挑戰之一是需要大量的基礎設施投資，從邊緣和云網絡到沒有足夠的質量數據來為可操作的算法提供信息。邊緣網絡需要大量設備、傳感器、處理能力和帶寬才能無延遲地執行，這對于實時數據分析至關重要。如果整個技術堆棧中沒有上述所有內容，公司就無法期望有效的預測模型或可比的質量結果。

人工智能解決方案的 IT 復雜性和數據質量需求是 87% 的制造數據分析師表示數據質量問題是其組織未能在大量機器、設備和其他組件上成功實施人工智能的主要原因。