毫無疑問，制造業在人工智能技術的應用方面處于領先地位。從大幅減少計劃外的停機時間到更好地設計產品，制造商正在將人工智能驅動的分析技術大量應用于數據分析來提高效率、產品質量和員工安全。
下面給出了他們是如何做到的:
工業4.0和智能維護
在制造業中，對生產線機器和設備的持續維護是一項重大開支，這對任何依賴于此的生產操作都有著至關重要的影響。此外，研究表明，計劃外停機每年給制造商造成的損失估計為500億美元，其中，資產故障導致了42%的計劃外停機。
出于這個原因，預測性維護已經成為制造商必不可少的解決方案，他們可以從預測零件、機器或系統的下一次故障中獲益良多。
預測性維護使用機器學習和人工神經網絡形式的高級人工智能算法來制定關于資產故障的預測。
這可以大大減少成本高昂的計劃外停機時間，并延長生產機器和設備的剩余使用壽命。
在維修不可避免的情況下，技術人員會提前得到通知，了解哪些部件需要檢查以及使用哪些工具和方法，從而提前安排維修計劃。
質量4.0的興起
由于今天的產品上市時間非常短暫，產品的復雜性也在增加，制造公司發現已經越來越難以保持高水平的產品質量并遵守質量法規和標準了。
另一方面，顧客開始期待著完美無缺的產品，這促使制造商必須提高質量，并深刻理解高缺陷率和產品召回對公司及其品牌的損害。
質量4.0涉及到使用人工智能算法來通知制造團隊新出現的可能導致產品質量問題的生產故障。故障可能包括配方的偏差、機器行為的細微異常、原材料的變化等等。
通過盡早地解決這些問題，有助于保持高水平的產品質量。
此外，質量4.0使制造商能夠收集有關其產品在現場使用的情況和性能數據。這些信息對于產品開發團隊做出戰略和戰術工程決策來說可能非常有用。
人機協作
國際機器人聯合會預測，到2018年底，全世界將有超過130萬臺工業機器人在工廠工作。從理論上講，隨著越來越多的工作被機器人取代，工人們將需要接受培訓，以從事設計、維護和編程方面的高級職位。
在這個過渡階段，隨著越來越多的工業機器人和人類工人一起進入生產現場，必須保證人機合作的高效和安全。
人工智能的進步將是這一發展的核心，使機器人能夠處理更多的認知任務，并基于實時環境數據做出自主決策，以進一步優化過程。
用創成式設計制造更好的產品
人工智能也在改變我們設計產品的方式。一種方法是輸入由設計者和工程師定義的詳細概要，作為AI算法的輸入(在這種情況下稱為“創成式設計軟件”)。
概要可以包括描述限制和各種參數的數據，如材料類型、可用的生產方法、預算限制和時間限制。在找到一組最佳解決方案之前，該算法會探索每種可能的配置。
然后，使用機器學習來測試所提出的解決方案，從而進一步了解哪種設計可以工作得最好。這個過程可以重復進行，直到達到最優的設計方案。
這種方法的一個主要優點是，人工智能算法是完全客觀的——它不會有像人類設計者那樣的“邏輯”起點。不做任何假設，并且根據實際性能對所有制造方案和條件進行測試。
適應不斷變化的市場
人工智能是工業4.0革命的核心要素，且并不限于生產現場的用例。人工智能算法還可以用于優化制造供應鏈，幫助企業預測市場的變化。這給管理層帶來了巨大的優勢，從被動式的思維方式轉變為戰略性思維方式。
人工智能算法通過尋找連接位置、社會經濟和宏觀經濟因素、天氣模式、政治地位、消費者行為等因素的模式來估算市場需求。
這些信息對制造商來說是無價的，因為這使的他們能夠優化人員編制、庫存控制、能源消耗和原材料供應。
工業人工智能將繼續改變制造業
制造業非常適合人工智能的應用。盡管工業4.0革命仍處于早期階段，但我們已經見證了人工智能所能帶來的巨大好處。從設計過程和生產現場，到供應鏈和管理，人工智能注定會永遠改變我們制造產品和加工材料的方式。
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