人工智能（AI）已被标记为仅次于互联网的有前途的技术之一。

由于其类似人类的高级决策能力和解决问题的能力，制造业等行业很容易采用人工智能技术也就不足为奇了。

人工智能正在使制造企业的生活变得轻松。

事实上，这对智能制造来说是一个福音，因为人工智能不仅可以控制和自动化其核心流程，还可以识别零件中的缺陷并提高制造产品的质量。

通过有效使用 AI 算法，您可以将制造企业的生产力、效率和绩效提升到一个新的水平。

阅读本文，了解如何在制造业中使用 AI。我们还将检查一些制造示例中的人工智能。

人工智能与制造的融合：概述

人工智能非常适合制造业等行业，该行业从物联网和智能工厂产生大量数据。制造商使用人工智能（包括机器学习 （ML） 和深度学习神经网络）来分析这些数据并做出更好的决策。

在制造业中，人工智能主要以以下方式使用：

机器学习：程序无需显式编程即可从数据模式中学习。

深度学习：一种解释图像和视频的 ML 高级形式。

自主对象：自行执行任务的智能机器人或车辆。

人工智能与制造业的融合带来了工业流程的变革性转变，导致整个制造业的创新增加。

这种融合使工厂和行业能够利用人工智能的力量来优化运营、做出数据驱动的决策以及创建智能的自适应系统。

让我们来探讨一些令人大开眼界的统计数据，这些统计数据突出了人工智能在制造业中的影响：

市场增长 - 2022 年，制造业中的人工智能市场价值约 23 亿美元。但到 2027 年，预计将达到 163 亿美元，增长非常快，每年的复合年增长率为 47.9%。

按功能划分的 AI 实施 - 制造商在两个主要功能中使用 AI——维护 （29%） 和质量 （27%）。

自动化革命 - 制造业正在见证自动化的范式转变。人工智能机器人正在兴起，在人工智能和机器人技术进步的推动下，2022 年全球工业机器人市场达到超过 680,000 台。到 2031 年，机器人市场的价值可能达到 1500 亿美元。

质量提升 - 使用 AI 和智能图像识别来测试质量，让事情变得更好。工厂的生产力可以提高 50%。此外，人工智能驱动的缺陷检测准确率可达 90%，从而提高整体产品质量。

预测性维护 - 人工智能驱动的预测性维护可以将机器维护成本降低多达 25%，从而减少 70% 的故障。该技术可防止代价高昂的故障并优化维护计划。（来源)

供应链优化 - 人工智能驱动的供应链管理可帮助工厂做得更好。早期的 AI 采用者可以将物流成本降低 15%，库存水平降低 35%，服务水平降低多达 65%。

人工智能在制造业中的主要优势

在您的制造业务中使用 AI 有什么好处？

这个列表很长，但以下是您将在制造业中使用机器人和人工智能的一些主要好处。

1. 预测性维护

人工智能驱动的预测性维护利用机器学习、来自机械的传感器数据（检测温度、运动、振动等），甚至天气等外部数据。

这种方法有助于预测机器何时可能发生故障。它还[敏感词]限度地减少了机器的计划外停机时间，降低了维护成本，并延长了机器的使用寿命。

根据美国能源部的数据，预测性维护可以将机器停机时间减少 35% 到 45%。

2.智能质量控制

AI 可实现工厂和制造工厂、生产线和仓库的 360 度可见性，帮助用户检测质量问题、减少废品并提高产量。

借助 AI，制造商可以将生产吞吐量提高 20%，并将质量提高多达 35%。

此外，人工智能驱动的传感器可以有效地检测超出人类视觉能力的微小缺陷。这提高了生产力，并增加了通过质量控制的项目百分比。人工智能还可以加速日常流程并显着提高准确性，从而消除了耗时且容易出错的人工检查的需要。

3. 提高生产力

人工智能非常擅长简化复杂的计算和编码。这减轻了具有挑战性的数学问题的负担。

人工智能可以自动完成这些任务，也可以将它们打包成用户友好的工具，工程师可以使用这些工具来加快他们的工作速度。

借助 AI 驱动的自动化，制造员工可以节省重复性工作的时间，使他们能够专注于工作的创造性方面，提高工作满意度并释放他们的全部潜力。

该技术通过提供对关键见解的轻松访问来提高员工的工作效率。工程师可以快速找到适合特定产品的材料，制造商可以使用报告来预测订单。

4. 衍生式设计

衍生式设计是人工智能在制造业中的另一个重要优势。它利用人工智能算法为各种产品和组件探索和生成广泛的设计可能性。

这为制造过程带来了显著的优势，其形式是：

创新设计 - 制造商可以提出人类设计师可能没有考虑过的创新和非常规设计解决方案。

效率-它通过快速生成和评估众多设计备选方案来加快设计过程，从而节省产品开发的时间和资源。

减少材料浪费 - 它通过创建轻巧高效的结构来帮助[敏感词]限度地减少材料使用。这有助于实现可持续发展和节省成本。

5. 更好地管理库存和需求预测

制造商经常为库存过多或过少而苦苦挣扎，从而导致收入和客户损失。库存管理涉及许多人类难以完美处理的因素，但人工智能可以在这方面提供帮助。

人工智能强大的计算能力可以帮助保持适量的库存。它预测需求，调整不同地点之间的库存水平，并管理复杂的全球供应链中的库存。

根据麦肯锡数字公司的说法，人工智能驱动的预测可将供应链中的错误减少多达 50%。

6. 自定义工厂布局

由于有成百上千的变量，设计工厂车间以实现[敏感词]效率是很复杂的。

此外，随着产品的发展，工厂布局也应随之调整。人工智能解决方案在这方面提供了很大的帮助。他们可以发现楼层布局中的低效率，清除瓶颈并提高产量。

更改后，制造商可以实时查看工厂现场流量，以便快速测试，而不会造成任何干扰。

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