人工智能如何被证明是制造业的游戏规则改变者——用例和示例

根据 Markets and Markets 的报告，从 2022 年到 2027 年，全球人工智能在制造业市场的复合年增长率 (CAGR) 为 47.9%，预计价值 163 亿美元。

此外，根据德勤的一项调查，制造业恰好是数据生成方面名列前茅的行业。 制造商需要采用人工智能来分析该行业生成的大量数据。

人工智能以其变革能力正在彻底改变制造业。 制造公司正在利用人工智能的力量来提高各个流程的效率、准确性和生产力。

人工智能在制造业中的应用涵盖广泛的用例，例如预测性维护、供应链优化、质量控制和需求预测。 如果您是制造商，那么现在是时候考虑在制造业中使用人工智能了。

在本博客中，我们将深入研究各种用例和示例，展示人工智能如何在制造中使用。 这个想法是为制造公司提供人工智能在制造中的各种用例，并帮助他们推动业务进入增长轨道。

人工智能如何彻底改变制造领域——用例和示例

人工智能在制造业中的集成正在推动范式转变，推动行业取得前所未有的进步和效率。 以下是制造业中排名前 9 位的人工智能示例和用例。

供应链管理

供应链管理在制造业中发挥着至关重要的作用，人工智能已经成为该领域的游戏规则改变者。 通过在制造业中利用人工智能和机器学习的力量，公司正在彻底改变其供应链流程，并在效率、准确性和成本效益方面实现显着提高。

供应链中的人工智能可以利用预测分析、优化库存管理、增强需求预测并简化物流。 例如，亚马逊等公司正在利用人工智能驱动的算法来加快交付速度并缩短产品与客户之间的距离。

机器学习算法可以分析历史数据、识别模式并对需求波动做出准确预测。 例如，汽车零部件制造商可以使用机器学习模型来预测备件需求，从而优化库存水平并降低成本。

人工智能制造解决方案可以分析运输成本、产能和交货时间等多个变量，以优化供应链网络。 这确保了及时交货，降低了运输成本，并提高了客户满意度。

工厂自动化

人工智能在制造业中的集成使工厂自动化发生了重大转变。 随着人工智能和机器学习的出现，工厂在效率、生产力和成本效益方面正在经历范式转变。

人工智能和机器学习在制造业中的一个突出例子是机器人自动化的使用。 配备计算机视觉和机器学习算法的人工智能机器人可以精确且适应性强地执行复杂的任务。 这些机器人可以处理复杂的装配过程、质量控制检查，甚至可以与人类工人无缝协作。 例如，电子制造商可以推出人工智能驱动的机器人来自动组装复杂的电路板，从而显着减少错误并大幅提高产量。

此外，人工智能在制造业的使用也彻底改变了预测性维护。 通过分析来自传感器和设备的实时数据，机器学习算法可以预测设备故障并建议主动维护操作。 这种主动方法可最大程度地减少停机时间、降低维护成本并确保最佳的设备性能。

专门从事重型机械的制造公司可以利用制造领域的人工智能来预测生产线中的潜在故障并实施及时维护，从而减少计划外停机并节省大量成本。

仓库管理

人工智能也正在彻底改变制造业的仓库管理领域。 人工智能驱动的制造解决方案和机器学习在制造业的出现改变了仓库的运营方式，从而提高了效率、准确性并节省了成本。

人工智能在制造业中的一个重要用例是库存管理。 人工智能算法可以分析历史销售数据、当前库存水平和市场趋势，以准确预测需求模式。 这使得仓库能够优化其库存水平，降低运输成本，同时确保产品可用性。

例如，想象一家服装零售商利用基于人工智能的预测来预测各种服装的需求。 通过利用历史销售数据和天气预报等外部因素，零售商可以相应地调整库存水平，最大限度地减少缺货和库存积压情况。

此外，人工智能制造解决方案可以增强仓库中的订单履行流程。 人工智能驱动的系统可以分析收到的订单、优化拣选路线并有效地分配资源。 这可以加快订单处理速度、减少错误并提高客户满意度。

例如，宝马在其制造仓库中采用人工智能驱动的自动导引车（AGV ）来简化内部物流操作。 这些 AGV 遵循预定路径，自动运输供应品和成品，从而增强公司的库存管理和可视性。

人工智能与制造市场的融合为仓库管理带来了显着进步。 从库存优化到简化订单履行，人工智能驱动的制造和机器学习解决方案正在改变仓库，使其更加高效、更具成本效益。

预测性维护

由于人工智能的应用，预测性维护已成为制造业的游戏规则改变者。 通过利用先进的分析和机器学习算法，制造业中的人工智能使公司能够主动监控和预测设备故障，最大限度地减少停机时间并优化维护计划。

预测性维护的一个关键概念是数字孪生。 数字孪生是物理资产的虚拟副本，可捕获实时数据并在虚拟环境中模拟其行为。 通过将数字孪生与实际设备的传感器数据连接起来，制造业中的人工智能可以分析模式、识别异常并预测潜在故障。

制造业中人工智能驱动的预测性维护的最佳例子之一是数字孪生技术在福特工厂的应用。 福特针对其生产的每种车型创建了不同的数字双胞胎。 每一个双胞胎都涉及不同的生产领域，从概念到建造再到运营。 对于制造流程、生产设施和客户体验，他们也使用数字模型。 制造设施的数字孪生可以精确识别能源损失，并指出可以节省能源的地方，并提高整体生产线的性能。

事实证明，制造业中的人工智能正在改变预测性维护的游戏规则。 通过利用数字孪生和高级分析，公司可以利用数据的力量来预测设备故障、优化维护计划，并最终提高运营效率和成本效益。

新产品开发

随着人工智能的出现，制造业新产品的开发发生了重大转变。 人工智能在制造业中的集成带来了创新方法和简化流程，彻底改变了公司创造并向市场推出新产品的方式。

人工智能在制造业新产品开发中的主要优势之一是能够快速有效地分析大量数据。 通过利用机器学习算法，制造商可以从市场趋势、客户偏好和竞争对手分析中收集见解。 这使他们能够做出数据驱动的决策并设计符合市场需求的产品。

例如，通过在制造中利用机器学习的力量，半导体公司可以识别组件故障，预测新设计中的潜在问题，并提出最佳布局以提高 IC 设计的产量。 基于人工智能的分析可以分析组件结构，改进微芯片布局并降低成本，同时提高产量和上市时间。

使用生成设计软件进行新产品开发是人工智能在制造领域的主要例子之一。 借助人工智能驱动的生成设计软件，工程师可以输入设计参数和性能目标，人工智能算法可以生成多个设计选项，探索广泛的可能性。 因此，在制造中使用生成式人工智能可以加速设计迭代过程，从而实现优化和创新的产品设计。

这得益于数据驱动的决策、加速的设计迭代以及创建符合市场需求的产品的能力。 通过拥抱人工智能，制造企业可以增强竞争优势，并向市场推出创新和成功的产品。

性能优化

性能优化是制造的一个关键方面，而事实证明，人工智能将在这方面改变游戏规则。

制造业人工智能擅长的关键领域之一是预测分析。 通过分析历史数据、实时传感器数据和其他相关变量，人工智能算法可以识别模式、检测异常并做出数据驱动的预测。 这使制造商能够优化其运营、最大限度地减少停机时间并最大限度地提高设备的整体效率。

让我们以生产消费品的制造工厂为例。 通过实施人工智能制造解决方案，工厂可以使用预测分析来优化其生产计划。 人工智能系统分析需求预测、机器性能数据和供应链动态等各种因素，以确定最有效的生产计划。 这可以提高资源利用率、缩短交货时间并提高客户满意度。

此外，人工智能在制造业中的应用可以优化能源消耗、最大限度地减少浪费并提高可持续发展能力。 人工智能驱动的系统可以分析能源使用模式，识别效率低下的领域，并推荐节能措施。 这不仅减少了对环境的影响，还为制造商节省了成本。

质量保证

质量保证是制造业的一个关键方面，而人工智能已成为该领域的游戏规则改变者。 通过在制造中利用人工智能和机器学习的力量，公司正在彻底改变质量控制方法，确保更高水平的准确性和一致性。

人工智能在制造业中确保质量保证的一个值得注意的用例是目视检查。 借助该技术，制造商可以采用计算机视觉算法来分析产品和组件的图像或视频。 这些算法可以以超越人类能力的卓越精度检测缺陷、异常和质量标准偏差。

例如，汽车巨头宝马使用人工智能来检查汽车零部件是否存在缺陷。 这是通过使用计算机视觉分析汽车零部件的图像或视频来完成的。 人工智能软件根据已标记为有缺陷或无缺陷的汽车零部件图像数据集进行训练。 一旦人工智能软件经过训练，它就可以用来检查新车零件并识别任何缺陷。

此外，制造业中的人工智能正在增强预测质量保证。 通过分析历史数据和实时传感器数据，机器学习算法可以检测可能表明潜在质量问题的模式和趋势。 这使得制造商能够主动解决潜在缺陷并在影响最终产品质量之前采取纠正措施。

简化文书工作

人工智能和机器学习在制造业中的一项有影响力的应用是使用机器人流程自动化 (RPA)实现文书工作自动化。 传统上，制造业务涉及大量文书工作，例如采购订单、发票和质量控制报告。 这些手动流程既耗时又容易出错，可能会导致延迟和效率低下。

通过在制造业中实施对话式人工智能，公司可以自动化这些文书工作流程。 配备人工智能功能的智能机器人可以从文档中提取数据，对信息进行分类和分类，并将其自动输入到适当的系统中。

例如，汽车制造商可以使用 RPA 机器人来处理供应商发票。 机器人可以提取相关详细信息，根据预定义规则对其进行验证，并将数据输入会计系统，从而无需手动输入数据。

需求预测

在制造业中使用人工智能进行需求预测可以带来很多好处。 主要是，它使公司能够通过分析历史销售数据、市场趋势和外部因素来做出数据驱动的决策。 这有助于他们预测需求波动并相应地调整生产，从而降低缺货或库存过剩的风险。

例如，考虑一家时尚产品制造商利用人工智能来预测对不同服装的需求。 通过分析社交媒体趋势、天气预报和客户偏好等各种来源的数据，人工智能系统可以提供准确的预测，使零售商能够优化库存水平并确保热门商品的供应。

此外，这些人工智能和机器学习在制造业的用例使公司能够改善其生产规划和资源分配。 通过准确预测需求，制造商可以优化其生产计划，缩短交货时间，并最大限度地降低与生产过剩或资源利用不足相关的成本。

Appinventiv 如何通过定制 AI/ML 解决方案为制造业赋能

整个博客讨论的制造业中的人工智能和机器学习用例强调了人工智能和机器学习如何彻底改变制造业的各个方面。 从供应链管理到预测性维护，人工智能和机器学习在制造流程中的集成带来了效率、准确性和成本效益的显着提高。

要实现人工智能对制造业的全面影响，您将需要像 Appinventiv 这样的专业人工智能/机器学习开发服务公司的支持。 Appinventiv 在开发专为制造企业量身定制的尖端人工智能和机器学习产品方面拥有专业知识，这使该公司成为行业的领导者。

例如，我们的客户是一家全球重型建筑和采矿设备制造商，面临分散供应链的挑战，导致运输成本和手动数据解析增加。 为了解决这个问题，我们使用人工智能驱动的机器人流程自动化 (RPA) 和分析开发了数据驱动的物流和供应链管理系统。 RPA 机器人实现了手动流程的自动化，解决了错误，并将供应链可视性提高了 60%，最终将运营效率提高了 30%。

随着制造格局的不断发展，Appinventiv 不断推动创新并创建重新定义行业标准的定制 AI/ML 解决方案。 通过与我们的团队合作，制造企业可以充分发挥人工智能和机器学习的潜力，转变其运营方式，并在充满活力和竞争的商业环境中蓬勃发展。

常见问题解答

问：人工智能在制造业中的作用是什么？

答：人工智能正在通过提高效率、降低成本、提高产品质量、优化库存管理和预测维护需求来帮助制造业。 该技术还帮助企业进行数据驱动的决策，并推动整个制造生命周期的创新和生产力。

问：人工智能能否提高产品质量并减少制造缺陷？

答：人工智能通过数据分析、异常检测和预测性维护来提高产品质量并减少制造缺陷，确保标准一致并最大限度地减少浪费。

问：人工智能是制造业的未来吗？

答：2022 年，制造业中的人工智能市场预计将达到 23 亿美元，预计到 2027 年将达到 163 亿美元，在此期间复合年增长率为 47.9%。 这些数据描绘了人工智能在制造业中的光明前景，以及企业投资该技术以获得显着业务成果的最佳时机。