成都小程序開(kāi)發(fā)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)的未來(lái)

2022

11/06

14:59

“以更低的運(yùn)營(yíng)成本和更高的效率生產(chǎn)更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品”是成都小程序開(kāi)發(fā)認(rèn)為制造業(yè)永恒的目標(biāo)。AI 和 ML 在制造業(yè)中的作用和未來(lái)充滿(mǎn)希望。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以使制造業(yè)擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模并幫助他們發(fā)展。

人工智能

“智能制造”革命已經(jīng)使企業(yè)比以往任何時(shí)候都更容易實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

許多專(zhuān)家認(rèn)為，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有望在未來(lái)對(duì)工廠和制造業(yè)產(chǎn)生重大影響。

2022 年制造業(yè)市場(chǎng)的人工智能價(jià)值為 128 億人民幣，預(yù)計(jì)到 2027 年將達(dá)到 766 億人民幣，從 2022 年到 2027 年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為 47.9%。

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種寶貴的資產(chǎn)，并且由于大數(shù)據(jù)分析，捕獲和保存數(shù)據(jù)變得比以往任何時(shí)候都更容易獲得。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)使當(dāng)今的制造商能夠顯著提高他們的底線。

如何？這些技術(shù)使制造商能夠通過(guò)消除不必要的生產(chǎn)損失和相關(guān)成本來(lái)提高生產(chǎn)效率。

當(dāng)然，從人工智能中獲得有形的商業(yè)價(jià)值說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。人工智能是一項(xiàng)具有多種行業(yè)應(yīng)用的復(fù)雜技術(shù)。

那么，制造商如何看穿“炒作”，做出更好的投資工業(yè)人工智能決策并獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)？

我們將在本文中幫助您準(zhǔn)確理解這一點(diǎn)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中有許多潛在的應(yīng)用。人工智能可以為制造商派上用場(chǎng)

優(yōu)化生產(chǎn)流程

改善質(zhì)量控制

預(yù)測(cè)維護(hù)需求

機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助制造商開(kāi)發(fā)新材料或自動(dòng)化重復(fù)的操作任務(wù)。

在探索它們?cè)谥圃鞓I(yè)中的應(yīng)用和用途之前，讓我們先了解一下這些技術(shù)。

AI 和 ML 一樣嗎？

這是許多希望在其流程中實(shí)施這些技術(shù)的制造商的一般疑問(wèn)。所以讓我們把同樣的事情排除在外。

什么是人工智能？

人工智能（AI）是一種模擬人類(lèi)認(rèn)知功能的計(jì)算機(jī)技術(shù)，例如學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題。借助人工智能，計(jì)算機(jī)程序可以模擬人們?nèi)绾嗡伎己妥龀雠袛?，以獲取新數(shù)據(jù)并使用數(shù)學(xué)和邏輯做出決策。

AI/ML 在制造業(yè)中的作用是什么？

人工智能 (AI) 在制造業(yè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 密切相關(guān)，并導(dǎo)致工業(yè) 4.0。人工智能在制造業(yè)中有多種應(yīng)用，它可以通過(guò)多種方式改善業(yè)務(wù)。

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 是人工智能最流行的子集之一。流程制造競(jìng)爭(zhēng)激烈，市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，系統(tǒng)復(fù)雜，運(yùn)動(dòng)部件眾多。加工廠需要 AI 和 ML 可能提供的所有好處來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新和提高盈利能力。

在制造業(yè)中，機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛用于預(yù)測(cè)功率分析、機(jī)器人技術(shù)、預(yù)測(cè)性維護(hù)和有助于工廠優(yōu)化、盈利和安全的自動(dòng)化程序。

AI/ML給制造業(yè)帶來(lái)的機(jī)遇

然而，盡管存在這些挑戰(zhàn)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的未來(lái)是有希望的。這些技術(shù)可以徹底改變制造業(yè)和物品的生產(chǎn)方式。

縮放是制造商當(dāng)今面臨的最嚴(yán)重的問(wèn)題之一。使用傳統(tǒng)方法在不提高價(jià)格的情況下改善制造可能很困難。這就是 AI 和 ML 可以派上用場(chǎng)的地方。

企業(yè)可以通過(guò)自動(dòng)化操作和程序來(lái)提高產(chǎn)量，而無(wú)需增加額外的工人或投資新設(shè)備。

企業(yè)可以通過(guò)分析數(shù)據(jù)和識(shí)別趨勢(shì)對(duì)其產(chǎn)品、服務(wù)和運(yùn)營(yíng)做出有意義的改變。這一步將有助于創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品或更高效的生產(chǎn)流程。所以是的，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)節(jié)省資金并增加利潤(rùn)。

最后，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助企業(yè)更有效地管理其供應(yīng)鏈。通過(guò)分析客戶(hù)需求數(shù)據(jù)，制造商可以更好地預(yù)測(cè)未來(lái)需求并相應(yīng)地計(jì)劃生產(chǎn)。

這樣做將使企業(yè)避免在需求被低估或高估時(shí)經(jīng)常發(fā)生的代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的挑戰(zhàn)

人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在各種制造環(huán)境中得到應(yīng)用。

然而，在這些技術(shù)可以在制造業(yè)中廣泛實(shí)施之前，必須克服幾個(gè)障礙。

例如，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練他們的算法。在生產(chǎn)環(huán)境中，制造過(guò)程的數(shù)據(jù)經(jīng)常是不可用的。此外，AI 和 ML 算法通常需要針對(duì)制造進(jìn)行定制。

為什么要關(guān)心制造工廠中的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)？

AI 集成數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并生成深入的見(jiàn)解和預(yù)測(cè)，幫助組織在基于工廠的流程中全面做出更好的決策。

文本分析是人工智能的一個(gè)例子，它利用大型數(shù)據(jù)集來(lái)尋找模式和趨勢(shì)，然后創(chuàng)建模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)會(huì)發(fā)生什么。

自動(dòng)化工廠管理系統(tǒng)，例如PlantLink TM和PRISM TM，可以自動(dòng)執(zhí)行許多以前需要的耗時(shí)的手動(dòng)活動(dòng)。它們使工廠能夠預(yù)測(cè)需求和供應(yīng)的變化，計(jì)劃最佳維護(hù)窗口，并檢測(cè)問(wèn)題的早期預(yù)警信號(hào)。

例如，生物特征分析可用于訓(xùn)練 AI 模型，該模型可以評(píng)估這些數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)客戶(hù)行為，而不是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表格或電子表格中。

用戶(hù)的行為模式和生理反應(yīng)，例如心率和腦電波活動(dòng)，可以通過(guò)內(nèi)置在衣服中或附著在身體各個(gè)部位的傳感器來(lái)捕獲。

此信息有助于監(jiān)控需求和供應(yīng)的變化、預(yù)測(cè)最佳維護(hù)間隔以及檢測(cè)異常的早期預(yù)警信號(hào)。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，制造公司可以：

?節(jié)省資金、發(fā)現(xiàn)新的效率并減少資源浪費(fèi)

?緊跟市場(chǎng)發(fā)展和變化

?符合法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提高安全性，并盡量減少對(duì)環(huán)境的影響

?提高您的商品質(zhì)量

?發(fā)現(xiàn)并消除生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸

?提高供應(yīng)鏈可見(jiàn)性和分銷(xiāo)網(wǎng)絡(luò)

?發(fā)現(xiàn)故障或異常并盡快采取行動(dòng)

?改進(jìn)流程，并進(jìn)行更精確的根本原因分析

?優(yōu)化設(shè)備生命周期

如何在制造中最大限度地使用 AI/ML？

讓我們?cè)敿?xì)了解在制造業(yè)中實(shí)施 AI/ML 的全部范圍。

改善數(shù)據(jù)管理

在開(kāi)始 AI 項(xiàng)目或創(chuàng)建 ML 模型之前，您需要大量數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)施任何 AI 或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

因此，采購(gòu)必要的數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。

您還需要將數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在一個(gè)集中位置，使其可供您的 ML 工具訪問(wèn)，并利用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理平臺(tái)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用的數(shù)據(jù)集。

1、定義你的目標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能有多種工業(yè)應(yīng)用，每一種都有可能提供價(jià)值并提高您的利潤(rùn)。

首先縮小可以快速交付最大價(jià)值且目前擁有足夠數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，然后決定首先瞄準(zhǔn)哪些目標(biāo)，以使 AI/ML 實(shí)施更容易。

2、將 AI 和 ML 應(yīng)用于整個(gè)組織

盡管您可能會(huì)首先將 AI 用于某些部門(mén)的特定、離散的雜務(wù)或?qū)?ML 預(yù)測(cè)應(yīng)用于特定用例，但您不會(huì)以這種方式看到它的全部效果。

您必須鏈接每個(gè)獨(dú)立實(shí)例，并在整個(gè)公司縱向和橫向應(yīng)用 AI 自動(dòng)化和 ML 預(yù)測(cè)功能。

3、評(píng)估你的可用技能

您需要具備必要技能的合適人員將機(jī)器學(xué)習(xí)或 AI 應(yīng)用到您的公司。這可能包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、IT 專(zhuān)家和其他專(zhuān)家。

4、建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的文化

要在制造業(yè)成功實(shí)施 AI/ML，您必須經(jīng)歷文化變革并成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。

在您使用機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 算法之前，您必須通過(guò)收集數(shù)據(jù)以創(chuàng)建有價(jià)值的見(jiàn)解來(lái)建立信任，以幫助員工實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)并完成他們的日常任務(wù)。否則，您的員工只會(huì)忽略它們。