人工智能，一个非常广泛的定义，种类十分之多。在我们详细解读到人工智能的各类等级、未来发展以及自我保护之前，我们要从理解“人工智能”这个名词组合开始。人工智能和机器学习目前正以许多微小但有影响力的方式影响着我们的生活，那在制造业上有哪些应用呢？快来让我们一起看看！

本文目录

1、人工智能如何应用于制造业？

2、人工智能如何改变制造业？

3、如何在制造业中实施人工智能？

4、工业AI与商业AI有哪些差异？

人工智能如何应用于制造业？

虽然人工智能并不是一个新概念，但它在制造业中的应用还处于起步阶段。中小型制造公司需要检查在自己的流程中实施人工智能的潜力，因为未来几年的机会成本可能很大。根据 Markets and Markets 的研究，到 2026 年，人工智能在制造业中的使用价值 预计将增长 57% 以上。

人工智能在制造业中具有很大的应用潜力，并且已经以提高效率和质量的方式得到应用。了解人工智能如何以及如何在制造业中使用的一个好方法是检查“智能制造”的样子。

在智能工厂中，物理生产过程与数字和机器人技术相结合。结果是一个紧密运行的操作，最大限度地提高了工人的投入并简化了供应链管理。

智能工厂需要的不仅仅是自动化，自动化是现代工厂中普遍应用的制造技术。然而，自动化并不一定意味着正在使用人工智能。即使是自动化流程也是断开的，人类必须进行干预以弥合差距。将自动化流程与人工智能和机器学习相结合，消除了流程中的差距，让员工能够更有效地利用他们的时间。

与自动化不同，人工智能提供了使用实时数据影响制造过程的机会。例如，传感器和监控设备可以将图像或观察结果转化为可与现有数据进行比较的数据，以确保操作正常进行。

人工智能如何改变制造业？

1、简化质量控制措施

人工智能可用于实时报告生产过程中的不一致情况，从而立即解决问题，节省时间、材料和劳动力。人工智能在制造业中的使用也可以减少错误。由人类执行的手动任务本质上更容易出错。在手动任务的评估甚至执行中利用 AI 可以减少代价高昂的错误。

2、减少计划外停机时间

人工智能能够检测零件或机器何时磨损并在生产过程中接近使用结束。提醒操作员注意机器状态有助于预测何时需要执行预防性维护并提前订购更换零件，从而减少停机时间。这种技术被称为预测性维护，是制造业人工智能使用的主要组成部分。此外，监控机器可确保从生产线上出来的产品质量的一致性。

3、改进需求预测

基于人工智能的系统可以从尽可能多的业务活动中合成数据。通过人工智能，制造商可以连接来自销售、行业数据、工厂产量等的数据，以更好地预测制造商的需求。然后，制造商可以更好地管理他们的供应链和库存，以准确满足需求并减少浪费。

4、改进设计流程

制造商正在其设计流程中使用人工智能。主要应用之一是衍生式设计。在衍生式设计中，AI 应用程序根据用户设置的标准生成输出，在本例中为设计。人工智能通过每次输出迭代学习哪些设计对它被要求设计的产品有效，哪些无效。随着 AI 解决方案提供更多迭代，它会根据用户提供的反馈“学习”，设计逐渐变得越来越实用。

5、减轻环境影响

制造商一直在寻找减少碳足迹的方法，因为它提供了竞争优势并确保了公司的可持续性。虽然 AI 可用于提高能源使用效率，但重要的是要了解必须正确训练和使用 AI。也就是说，训练 AI 是一个消耗大量能量的过程，起初可能会显得效率较低。但是，如果人工智能培训和实施做得好，结果是对环境的影响显着减少。人工智能可用于设计更高效的系统，找出产生废物的地方，并确保尽可能有效地使用原材料。

如何在制造业中实施人工智能？

1、如果您没有员工 AI 专业知识，第三方供应商可以帮助您解决实施问题

人工智能专家团队遍布全球，致力于帮助制造商在日常运营中应用人工智能。向当地初创公司或像麦肯锡这样值得信赖的跨国咨询公司  寻求他们在重大项目中的帮助。

2、从小处着手

无论您的制造业务是聘请第三方还是内部管理项目，都应从小目标开始，以衡量总体实施的进展情况。设定目标以解决使用 KPI 衡量的单个特定问题。然后，人工智能在您的制造过程中整体应用的下一步将变得更加清晰。您无需自己成为智能工厂即可充分利用 AI 技术。

3、如果您的业务规模扩大到可以在内部处理项目：

如果没有立即可用的项目经理和人工智能和数据科学专家，请聘请他们。让制造过程中的专家（如高级工程师和运营经理）直接参与实施项目。

4、可以利用人类智慧。

装配线上的机器可能会立即获得大量数据，但操作员和车间工人知道这个过程的细微差别，即使是最先进的人工智能也无法理解。让工人了解项目的最新情况，并就应该用 AI 解决哪些问题征求他们的意见。

工业AI与商业AI有哪些差异？

对于AI市场的炒作热度，工业界相对保持比较冷静的态度。贝加莱方案研究院院长陈妮亚博士是一个有多年AI算法研究和实践的专家，她对此表示：“在工业领域，AI还有很长的路要走，并且AI就目前来看，能够应用的场景是有限的。”当然了，陈妮亚博士并非要给大家泼冷水，而是希望大家冷静客观、遵循科学规律来认识、学习、分析、实践AI的工业应用。

“因为工业用户是非常苛刻的，必须有现实的商业价值，而不能仅仅是单纯的学术研究。必须能用AI解决现场实际的生产问题，提升效率、降低成本、提高质量，才能用实际价值吸引更多的投入。我们方案研究院的工作聚焦于通过机械、电气控制、智能算法与模型以解决产业的实际问题。”陈妮亚博士说。

就目前而言，在整个人工智能领域中，人依旧扮演非常关键的角色来对数据信息进行预处理，并设计合适的特征值再进行训练验证，机器干的都是“蛮力”，算力比较高。因此，从这个角度来说，AI能做什么，取决于人的需求以及对它的规划和设计。相对于模型驱动而言，数据驱动的方法更适合于解决非线性系统的问题，而这个就是AI擅长的。

注意：工业与商业于应用两个不同的世界，这使得在商业领域的成功较难在工业领域里进行复制，必须进行一些“改造”才能更好的进行应用，如表1我们列出了工业中的AI与商业中的一些不同。