“以更低的運營成本和更高的效率生產(chǎn)更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品”是成都小程序開發(fā)認為制造業(yè)永恒的目標。AI 和 ML 在制造業(yè)中的作用和未來充滿希望。人工智能和機器學習可以使制造業(yè)擴大業(yè)務規(guī)模并幫助他們發(fā)展。
“智能制造”革命已經(jīng)使企業(yè)比以往任何時候都更容易實現(xiàn)這一目標。
許多專家認為，人工智能和機器學習有望在未來對工廠和制造業(yè)產(chǎn)生重大影響。
2022 年制造業(yè)市場的人工智能價值為 128 億人民幣，預計到 2027 年將達到 766 億人民幣，從 2022 年到 2027 年的復合年增長率為 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)變得比以往任何時候都更容易獲得。
人工智能和機器學習使當今的制造商能夠顯著提高他們的底線。
如何？這些技術使制造商能夠通過消除不必要的生產(chǎn)損失和相關成本來提高生產(chǎn)效率。
當然，從人工智能中獲得有形的商業(yè)價值說起來容易做起來難。人工智能是一項具有多種行業(yè)應用的復雜技術。
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爭優(yōu)勢？
我們將在本文中幫助您準確理解這一點。人工智能和機器學習在制造業(yè)中有許多潛在的應用。人工智能可以為制造商派上用場
優(yōu)化生產(chǎn)流程
改善質(zhì)量控制
預測維護需求
機器學習可以幫助制造商開發(fā)新材料或自動化重復的操作任務。
在探索它們在制造業(yè)中的應用和用途之前，讓我們先了解一下這些技術。
這是許多希望在其流程中實施這些技術的制造商的一般疑問。所以讓我們把同樣的事情排除在外。
人工智能（AI）是一種模擬人類認知功能的計算機技術，例如學習和解決問題。借助人工智能，計算機程序可以模擬人們?nèi)绾嗡伎己妥龀雠袛啵垣@取新數(shù)據(jù)并使用數(shù)學和邏輯做出決策。
人工智能 (AI) 在制造業(yè)中發(fā)揮著至關重要的作用。它與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 密切相關，并導致工業(yè) 4.0。人工智能在制造業(yè)中有多種應用，它可以通過多種方式改善業(yè)務。
機器學習 (ML) 是人工智能最流行的子集之一。流程制造競爭激烈，市場瞬息萬變，系統(tǒng)復雜，運動部件眾多。加工廠需要 AI 和 ML 可能提供的所有好處來推動創(chuàng)新和提高盈利能力。
在制造業(yè)中，機器學習廣泛用于預測功率分析、機器人技術、預測性維護和有助于工廠優(yōu)化、盈利和安全的自動化程序。
然而，盡管存在這些挑戰(zhàn)，人工智能和機器學習在制造業(yè)中的未來是有希望的。這些技術可以徹底改變制造業(yè)和物品的生產(chǎn)方式。
縮放是制造商當今面臨的最嚴重的問題之一。使用傳統(tǒng)方法在不提高價格的情況下改善制造可能很困難。這就是 AI 和 ML 可以派上用場的地方。
企業(yè)可以通過自動化操作和程序來提高產(chǎn)量，而無需增加額外的工人或投資新設備。
企業(yè)可以通過分析數(shù)據(jù)和識別趨勢對其產(chǎn)品、服務和運營做出有意義的改變。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，人工智能和機器學習可以幫助企業(yè)節(jié)省資金并增加利潤。
最后，人工智能和機器學習還可以幫助企業(yè)更有效地管理其供應鏈。通過分析客戶需求數(shù)據(jù)，制造商可以更好地預測未來需求并相應地計劃生產(chǎn)。
這樣做將使企業(yè)避免在需求被低估或高估時經(jīng)常發(fā)生的代價高昂的錯誤。
人工智能 (AI) 和機器學習已經(jīng)在各種制造環(huán)境中得到應用。
然而，在這些技術可以在制造業(yè)中廣泛實施之前，必須克服幾個障礙。
例如，人工智能和機器學習需要大量數(shù)據(jù)來訓練他們的算法。在生產(chǎn)環(huán)境中，制造過程的數(shù)據(jù)經(jīng)常是不可用的。此外，AI 和 ML 算法通常需要針對制造進行定制。
AI 集成數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并生成深入的見解和預測，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例子，它利用大型數(shù)據(jù)集來尋找模式和趨勢，然后創(chuàng)建模型來預測未來會發(fā)生什么。
自動化工廠管理系統(tǒng)，例如PlantLink TM和PRISM TM，可以自動執(zhí)行許多以前需要的耗時的手動活動。它們使工廠能夠預測需求和供應的變化，計劃最佳維護窗口，并檢測問題的早期預警信號。
例如，生物特征分析可用于訓練 AI 模型，該模型可以評估這些數(shù)據(jù)并預測客戶行為，而不是將數(shù)據(jù)存儲在表格或電子表格中。
用戶的行為模式和生理反應，例如心率和腦電波活動，可以通過內(nèi)置在衣服中或附著在身體各個部位的傳感器來捕獲。
此信息有助于監(jiān)控需求和供應的變化、預測最佳維護間隔以及檢測異常的早期預警信號。在人工智能和機器學習的幫助下，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
?緊跟市場發(fā)展和變化
?符合法規(guī)和行業(yè)標準，提高安全性，并盡量減少對環(huán)境的影響
?提高您的商品質(zhì)量
?發(fā)現(xiàn)并消除生產(chǎn)過程中的瓶頸
?提高供應鏈可見性和分銷網(wǎng)絡
?發(fā)現(xiàn)故障或異常并盡快采取行動
?改進流程，并進行更精確的根本原因分析
?優(yōu)化設備生命周期
讓我們詳細了解在制造業(yè)中實施 AI/ML 的全部范圍。
改善數(shù)據(jù)管理
在開始 AI 項目或創(chuàng)建 ML 模型之前，您需要大量數(shù)據(jù)來實施任何 AI 或機器學習技術。
因此，采購必要的數(shù)據(jù)集至關重要。
您還需要將數(shù)據(jù)集存儲在一個集中位置，使其可供您的 ML 工具訪問，并利用適當?shù)臄?shù)據(jù)處理平臺將原始數(shù)據(jù)轉換為可用的數(shù)據(jù)集。
機器學習和人工智能有多種工業(yè)應用，每一種都有可能提供價值并提高您的利潤。
首先縮小可以快速交付最大價值且目前擁有足夠數(shù)據(jù)的領域，然后決定首先瞄準哪些目標，以使 AI/ML 實施更容易。
盡管您可能會首先將 AI 用于某些部門的特定、離散的雜務或將 ML 預測應用于特定用例，但您不會以這種方式看到它的全部效果。
您必須鏈接每個獨立實例，并在整個公司縱向和橫向應用 AI 自動化和 ML 預測功能。
您需要具備必要技能的合適人員將機器學習或 AI 應用到您的公司。這可能包括數(shù)據(jù)科學家、IT 專家和其他專家。
要在制造業(yè)成功實施 AI/ML，您必須經(jīng)歷文化變革并成為數(shù)據(jù)驅動的。
在您使用機器學習和 AI 算法之前，您必須通過收集數(shù)據(jù)以創(chuàng)建有價值的見解來建立信任，以幫助員工實現(xiàn)他們的目標并完成他們的日常任務。否則，您的員工只會忽略它們。
如您所見，人工智能和機器學習在制造業(yè)中有許多潛在的應用。
這些技術可以徹底改變制造業(yè)和物品的生產(chǎn)方式。
然而，在它們可能被廣泛實施之前，仍有一些挑戰(zhàn)需要克服。
盡管如此，人工智能和機器學習在制造業(yè)中的未來是令人鼓舞的。成都小程序開發(fā)需要合適的 AI 技術堆棧、工具和數(shù)字合作伙伴來幫助制造業(yè)無縫簡化實施流程。
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