人工智能如何被證明是製造業的遊戲規則改變者——用例和示例

根據 Markets and Markets 的報告，從 2022 年到 2027 年，全球人工智能在製造業市場的複合年增長率 (CAGR) 為 47.9%，預計價值 163 億美元。

此外，根據德勤的一項調查，製造業恰好是數據生成方面名列前茅的行業。 製造商需要採用人工智能來分析該行業生成的大量數據。

人工智能以其變革能力正在徹底改變製造業。 製造公司正在利用人工智能的力量來提高各個流程的效率、準確性和生產力。

人工智能在製造業中的應用涵蓋廣泛的用例，例如預測性維護、供應鏈優化、質量控制和需求預測。 如果您是製造商，那麼現在是時候考慮在製造業中使用人工智能了。

在本博客中，我們將深入研究各種用例和示例，展示人工智能如何在製造中使用。 這個想法是為製造公司提供人工智能在製造中的各種用例，並幫助他們推動業務進入增長軌道。

人工智能如何徹底改變製造領域——用例和示例

人工智能在製造業中的集成正在推動範式轉變，推動行業取得前所未有的進步和效率。 以下是製造業中排名前 9 位的人工智能示例和用例。

供應鏈管理

供應鏈管理在製造業中發揮著至關重要的作用，人工智能已經成為該領域的遊戲規則改變者。 通過在製造業中利用人工智能和機器學習的力量，公司正在徹底改變其供應鏈流程，並在效率、準確性和成本效益方面實現顯著提高。

供應鏈中的人工智能可以利用預測分析、優化庫存管理、增強需求預測並簡化物流。 例如，亞馬遜等公司正在利用人工智能驅動的算法來加快交付速度並縮短產品與客戶之間的距離。

機器學習算法可以分析歷史數據、識別模式並對需求波動做出準確預測。 例如，汽車零部件製造商可以使用機器學習模型來預測備件需求，從而優化庫存水平並降低成本。

人工智能製造解決方案可以分析運輸成本、產能和交貨時間等多個變量，以優化供應鍊網絡。 這確保了及時交貨，降低了運輸成本，並提高了客戶滿意度。

工廠自動化

人工智能在製造業中的集成使工廠自動化發生了重大轉變。 隨著人工智能和機器學習的出現，工廠在效率、生產力和成本效益方面正在經歷範式轉變。

人工智能和機器學習在製造業中的一個突出例子是機器人自動化的使用。 配備計算機視覺和機器學習算法的人工智能機器人可以精確且適應性強地執行複雜的任務。 這些機器人可以處理複雜的裝配過程、質量控制檢查，甚至可以與人類工人無縫協作。 例如，電子製造商可以推出人工智能驅動的機器人來自動組裝複雜的電路板，從而顯著減少錯誤並大幅提高產量。

此外，人工智能在製造業的使用也徹底改變了預測性維護。 通過分析來自傳感器和設備的實時數據，機器學習算法可以預測設備故障並建議主動維護操作。 這種主動方法可最大程度地減少停機時間、降低維護成本並確保最佳的設備性能。

專門從事重型機械的製造公司可以利用製造領域的人工智能來預測生產線中的潛在故障並實施及時維護，從而減少計劃外停機並節省大量成本。

倉庫管理

人工智能也正在徹底改變製造業的倉庫管理領域。 人工智能驅動的製造解決方案和機器學習在製造業的出現改變了倉庫的運營方式，從而提高了效率、準確性並節省了成本。

人工智能在製造業中的一個重要用例是庫存管理。 人工智能算法可以分析歷史銷售數據、當前庫存水平和市場趨勢，以準確預測需求模式。 這使得倉庫能夠優化其庫存水平，降低運輸成本，同時確保產品可用性。

例如，想像一家服裝零售商利用基於人工智能的預測來預測各種服裝的需求。 通過利用歷史銷售數據和天氣預報等外部因素，零售商可以相應地調整庫存水平，最大限度地減少缺貨和庫存積壓情況。

此外，人工智能製造解決方案可以增強倉庫中的訂單履行流程。 人工智能驅動的系統可以分析收到的訂單、優化揀選路線並有效地分配資源。 這可以加快訂單處理速度、減少錯誤並提高客戶滿意度。

例如，寶馬在其製造倉庫中採用人工智能驅動的自動導引車（AGV ）來簡化內部物流操作。 這些 AGV 遵循預定路徑，自動運輸供應品和成品，從而增強公司的庫存管理和可視性。

人工智能與製造市場的融合為倉庫管理帶來了顯著進步。 從庫存優化到簡化訂單履行，人工智能驅動的製造和機器學習解決方案正在改變倉庫，使其更加高效、更具成本效益。

預測性維護

由於人工智能的應用，預測性維護已成為製造業的遊戲規則改變者。 通過利用先進的分析和機器學習算法，製造業中的人工智能使公司能夠主動監控和預測設備故障，最大限度地減少停機時間並優化維護計劃。

預測性維護的一個關鍵概念是數字孿生。 數字孿生是物理資產的虛擬副本，可捕獲實時數據並在虛擬環境中模擬其行為。 通過將數字孿生與實際設備的傳感器數據連接起來，製造業中的人工智能可以分析模式、識別異常並預測潛在故障。

製造業中人工智能驅動的預測性維護的最佳例子之一是數字孿生技術在福特工廠的應用。 福特針對其生產的每種車型創建了不同的數字雙胞胎。 每一個雙胞胎都涉及不同的生產領域，從概念到建造再到運營。 對於製造流程、生產設施和客戶體驗，他們也使用數字模型。 製造設施的數字孿生可以精確識別能源損失，並指出可以節省能源的地方，並提高整體生產線的性能。

事實證明，製造業中的人工智能正在改變預測性維護的遊戲規則。 通過利用數字孿生和高級分析，公司可以利用數據的力量來預測設備故障、優化維護計劃，並最終提高運營效率和成本效益。

新產品開發

隨著人工智能的出現，製造業新產品的開發發生了重大轉變。 人工智能在製造業中的集成帶來了創新方法和簡化流程，徹底改變了公司創造並向市場推出新產品的方式。

人工智能在製造業新產品開發中的主要優勢之一是能夠快速有效地分析大量數據。 通過利用機器學習算法，製造商可以從市場趨勢、客戶偏好和競爭對手分析中收集見解。 這使他們能夠做出數據驅動的決策並設計符合市場需求的產品。

例如，通過在製造中利用機器學習的力量，半導體公司可以識別組件故障，預測新設計中的潛在問題，並提出最佳佈局以提高 IC 設計的產量。 基於人工智能的分析可以分析組件結構，改進微芯片佈局並降低成本，同時提高產量和上市時間。

使用生成設計軟件進行新產品開發是人工智能在製造領域的主要例子之一。 借助人工智能驅動的生成設計軟件，工程師可以輸入設計參數和性能目標，人工智能算法可以生成多個設計選項，探索廣泛的可能性。 因此，在製造中使用生成式人工智能可以加速設計迭代過程，從而實現優化和創新的產品設計。

這得益於數據驅動的決策、加速的設計迭代以及創建符合市場需求的產品的能力。 通過擁抱人工智能，製造企業可以增強競爭優勢，並向市場推出創新和成功的產品。

性能優化

性能優化是製造的一個關鍵方面，而事實證明，人工智能將在這方面改變遊戲規則。

製造業人工智能擅長的關鍵領域之一是預測分析。 通過分析歷史數據、實時傳感器數據和其他相關變量，人工智能算法可以識別模式、檢測異常並做出數據驅動的預測。 這使製造商能夠優化其運營、最大限度地減少停機時間並最大限度地提高設備的整體效率。

讓我們以生產消費品的製造工廠為例。 通過實施人工智能製造解決方案，工廠可以使用預測分析來優化其生產計劃。 人工智能係統分析需求預測、機器性能數據和供應鏈動態等各種因素，以確定最有效的生產計劃。 這可以提高資源利用率、縮短交貨時間並提高客戶滿意度。

此外，人工智能在製造業中的應用可以優化能源消耗、最大限度地減少浪費並提高可持續發展能力。 人工智能驅動的系統可以分析能源使用模式，識別效率低下的領域，並推薦節能措施。 這不僅減少了對環境的影響，還為製造商節省了成本。

質量保證

質量保證是製造業的一個關鍵方面，而人工智能已成為該領域的遊戲規則改變者。 通過在製造中利用人工智能和機器學習的力量，公司正在徹底改變質量控制方法，確保更高水平的準確性和一致性。

人工智能在製造業中確保質量保證的一個值得注意的用例是目視檢查。 借助該技術，製造商可以採用計算機視覺算法來分析產品和組件的圖像或視頻。 這些算法可以以超越人類能力的卓越精度檢測缺陷、異常和質量標準偏差。

例如，汽車巨頭寶馬使用人工智能來檢查汽車零部件是否存在缺陷。 這是通過使用計算機視覺分析汽車零部件的圖像或視頻來完成的。 人工智能軟件根據已標記為有缺陷或無缺陷的汽車零部件圖像數據集進行訓練。 一旦人工智能軟件經過訓練，它就可以用來檢查新車零件並識別任何缺陷。

此外，製造業中的人工智能正在增強預測質量保證。 通過分析歷史數據和實時傳感器數據，機器學習算法可以檢測可能表明潛在質量問題的模式和趨勢。 這使得製造商能夠主動解決潛在缺陷並在影響最終產品質量之前採取糾正措施。

簡化文書工作

人工智能和機器學習在製造業中的一項有影響力的應用是使用機器人流程自動化 (RPA)實現文書工作自動化。 傳統上，製造業務涉及大量文書工作，例如採購訂單、發票和質量控制報告。 這些手動流程既耗時又容易出錯，可能會導致延遲和效率低下。

通過在製造業中實施對話式人工智能，公司可以自動化這些文書工作流程。 配備人工智能功能的智能機器人可以從文檔中提取數據，對信息進行分類和分類，並將其自動輸入到適當的系統中。

例如，汽車製造商可以使用 RPA 機器人來處理供應商發票。 機器人可以提取相關詳細信息，根據預定義規則對其進行驗證，並將數據輸入會計系統，從而無需手動輸入數據​​。

需求預測

在製造業中使用人工智能進行需求預測可以帶來很多好處。 主要是，它使公司能夠通過分析歷史銷售數據、市場趨勢和外部因素來做出數據驅動的決策。 這有助於他們預測需求波動並相應地調整生產，從而降低缺貨或庫存過剩的風險。

例如，考慮一家時尚產品製造商利用人工智能來預測對不同服裝的需求。 通過分析社交媒體趨勢、天氣預報和客戶偏好等各種來源的數據，人工智能係統可以提供準確的預測，使零售商能夠優化庫存水平並確保熱門商品的供應。

此外，這些人工智能和機器學習在製造業的用例使公司能夠改善其生產規劃和資源分配。 通過準確預測需求，製造商可以優化其生產計劃，縮短交貨時間，並最大限度地降低與生產過剩或資源利用不足相關的成本。

Appinventiv 如何通過定制 AI/ML 解決方案為製造業賦能

整個博客討論的製造業中的人工智能和機器學習用例強調了人工智能和機器學習如何徹底改變製造業的各個方面。 從供應鏈管理到預測性維護，人工智能和機器學習在製造流程中的集成帶來了效率、準確性和成本效益的顯著提高。

要實現人工智能對製造業的全面影響，您將需要像 Appinventiv 這樣的專業人工智能/機器學習開發服務公司的支持。 Appinventiv 在開發專為製造企業量身定制的尖端人工智能和機器學習產品方面擁有專業知識，這使該公司成為行業的領導者。

例如，我們的客戶是一家全球重型建築和採礦設備製造商，面臨分散供應鏈的挑戰，導致運輸成本和手動數據解析增加。 為了解決這個問題，我們使用人工智能驅動的機器人流程自動化 (RPA) 和分析開發了數據驅動的物流和供應鏈管理系統。 RPA 機器人實現了手動流程的自動化，解決了錯誤，並將供應鏈可視性提高了 60%，最終將運營效率提高了 30%。

隨著製造格局的不斷發展，Appinventiv 不斷推動創新並創建重新定義行業標準的定制 AI/ML 解決方案。 通過與我們的團隊合作，製造企業可以充分發揮人工智能和機器學習的潛力，轉變其運營方式，並在充滿活力和競爭的商業環境中蓬勃發展。

常見問題解答

問：人工智能在製造業中的作用是什麼？

答：人工智能正在通過提高效率、降低成本、提高產品質量、優化庫存管理和預測維護需求來幫助製造業。 該技術還幫助企業進行數據驅動的決策，並推動整個製造生命週期的創新和生產力。

問：人工智能能否提高產品質量並減少製造缺陷？

答：人工智能通過數據分析、異常檢測和預測性維護來提高產品質量並減少製造缺陷，確保標準一致並最大限度地減少浪費。

問：人工智能是製造業的未來嗎？

答：2022 年，製造業中的人工智能市場預計將達到 23 億美元，預計到 2027 年將達到 163 億美元，在此期間複合年增長率為 47.9%。 這些數據描繪了人工智能在製造業中的光明前景，以及企業投資該技術以獲得顯著業務成果的最佳時機。