曾经是一个未来主义的科幻电影场景，拥有机器人工人的工厂现在是制造商利用人工智能 （AI） 发挥其优势的真实用例。

人工智能在制造业中得到了广泛的应用，彻底改变了生产过程的各个方面。一些值得注意的用例包括。

协作机器人

协作机器人或协作机器人通常与人类合作，就像额外的帮助之手。

协作机器人学习不同的任务，这与被编程为执行特定任务的自主机器人不同。它们还擅长识别和绕过障碍物，这使它们能够与人类并肩工作并与之合作。

制造商通常使用协作机器人进行艰巨的起重工作或装配线上。例如，在汽车工厂中，他们可以捡起沉重的汽车零件并握住它们，而人类则固定它们。

协作机器人甚至擅长在大仓库中寻找和取物。

这些具有人工智能、计算机视觉和学习能力的机器人还可以准确地完成其他具有挑战性的任务。- 例如，仔细建造东西并检查其质量。

用于文书工作自动化的 RPA

人工智能和机器学习极大地帮助了制造业，尤其是使用 RPA（机器人流程自动化）的文书工作。

工厂通常有很多文件，如订单、发票和报告。手动执行此操作需要时间，并且可能会发生错误，从而导致问题。

但是，借助人工智能驱动的机器人，工厂可以自动执行这些后端任务。智能机器人可以阅读文档，对信息进行分类，并自动将其放在正确的位置。

例如，汽车制造商可以使用机器人来处理供应商发票。机器人读取重要部件，检查其正确性，并将信息放入货币系统中。这样可以阻止人们手动输入重要文档。

新产品开发

人工智能改变了工厂制造新产品的方式。它可以帮助公司想出更好的方法来创造和引入新事物。

人工智能的一大优势是它可以快速查看大量数据。它使用智能计算机程序来学习趋势、客户喜欢什么以及竞争对手做什么。这有助于公司决定生产什么产品。

人工智能还可以帮助工程师设计新事物。他们告诉人工智能他们想要什么，它提供了很多选择。这使得设计过程更快、更好。

像这样使用人工智能可以帮助公司更快地做事，并创造人们真正想要的产品。这也使他们更善于竞争并将新想法推向市场。

增材制造

增材制造，也称为 3D 打印，是逐层构建产品。它不同于传统的切割材料制造。

人工智能有助于 3D 打印。它确保材料使用正确且设计良好。人工智能还可以在打印时实时修复设计错误。

库存/仓库管理

制造业中的人工智能有助于跟踪仓库中的物品。它分析历史数据以检查过去的销售情况、库存情况和趋势，以了解需要多少。这使得仓库可以节省资金并拥有足够的产品。

例如，一家服装店可以使用人工智能来预测人们会买什么。它查看过去的销售和天气预报，以保持适量的衣服。这样可以防止它们存储太多或太少。

此外，人工智能使订单更快。它着眼于订单，计划[敏感词]的挑选路线，并很好地利用资源。这使客户更满意，错误更少。

预测性维护

预测性维护就像预测机器何时可能发生故障一样。它不是等待问题，而是检查设备和机器的健康状况并预测它们的寿命。

这样可以阻止意外故障，并有助于计划修复。

我们知道，对于工厂来说，停止生产可能会付出很多代价。人工智能驱动的预测性维护很有帮助，因为它甚至可以发现定期检查可能遗漏的小问题。

人工智能工具可以在问题造成大麻烦之前发现问题并修复它们。通过智能程序，工厂可以预测机器的预期寿命，并在机器损坏之前修复它们。

目视检查

人工智能在制造业中的一个值得注意的用例是目视检查。它确保了质量保证。

在人工智能技术的帮助下，制造商可以采用计算机视觉算法来分析制造产品和组件的图片或视频。

这些算法可以智能地检测任何缺陷、异常和偏离预先确定的质量标准，具有超高的精度，超越了人类的能力。

人工智能在制造业中的真实例子

以下是如何在制造业中使用 AI 的真实示例的快速浏览。

1. GE使用人工智能来缩短产品设计时间。

通用电气的工程师们已经使用人工智能技术来创造工具，可以更快地设计喷气发动机和动力涡轮机。

GE工程师花了大约两天时间来分析流体在单个涡轮叶片或发动机零件设计中的移动方式。

但是，通过机器学习，通用电气纽约研究中心的科学家开发了一个模型，可以在15分钟内评估一百万个设计变化。

这有助于加快公司下一代产品的创建。

2. 丰田与 Invisible AI 合作。

丰田与 Invisible AI 合作并实施了 AI，将计算机视觉引入其北美工厂。

有了这个，丰田使其制造业务更安全、质量更好、效率更高。该人工智能解决方案可以通过分析人们的运动方式来预测和预防小缺陷和伤害。

这些人工智能解决方案的非凡之处在于它们可以自己学习。此外，这些设备不需要云或互联网连接。它们采用特殊技术建造，并配有摄像头来观察地板上发生的事情。

3. 三得利百事可乐简化了生产中的质量控制。

三得利百事可乐是一家生产饮料的公司，在越南有五家工厂。

他们的汽水工厂需要帮助阅读带有制造和有效期的标签。有时标签会弄脏，因为它们是在表面干燥之前贴上的。这导致了生产延误和代价高昂的停工。

为了解决这个问题，三得利百事可乐向一家名为Pacific Hi-Tech的公司寻求帮助，他们提出了一个“机器视觉”解决方案。

该解决方案使用摄像头和人工智能来读取产品上的标签。它会快速检查标签是否正确，是否可读，以及标签是否污迹或缺失。如果标签错误，机器就会从装配线上取出产品。这不会停止一切。该机器视觉系统可帮助三得利百事公司确保他们生产出优质产品。

如果一个人必须做这项工作，那么查看每个产品并决定做什么将需要更长的时间。但是，具有人工智能的机器可以更快地完成这项工作，并且错误更少。

4. 硅片找到其微芯片缺陷的真正原因。

硅晶圆是为我们的手机、电脑和电视制造微型芯片的半导体。这些芯片可以非常小，比如 10 纳米。

像电子显微镜这样的工具被用来发现制造它们的错误，这些错误虽然缓慢但准确。

尽管光学扫描可以在硅晶圆上发现许多问题，但用电子显微镜检查它们需要很长时间。这很重要，因为一些小错误会使芯片无法正常工作。这些错误被称为“杀手级”缺陷。

应用材料公司（Applied Materials）的一项名为ExtractAI的技术使用人工智能来发现这些致命的缺陷。首先，它使用特殊的扫描仪来寻找硅晶圆上的问题。然后，电子显微镜仔细观察这些问题。

使用 Imaginovation 构建 AI 驱动的解决方案

在不断发展的制造业格局中，人工智能是游戏规则的改变者，重塑了效率、质量和创新。

从预测性维护到供应链优化，其应用是无限的。

文章来源于网络