作者：埃里克·惠特利 (Eric Whitley)

人工智能可能是全球經濟的一個主要游戲規(guī)則改變者，預計到2030年將創(chuàng)造15.7萬億美元的總經濟影響。由于與人工智能相關的潛力，最近幾年見證了基于人工智能技術的驚人發(fā)展。

作為世界經濟不可或缺的一部分，制造業(yè)也在實施基于人工智能的技術方面取得了長足的進步。所有這些技術解決方案的目的是自我學習、適應性和制造系統(tǒng)的自主性。

應用人工智能技術

收集高質量和有意義的數據，同時對其進行分析，是基于人工智能的系統(tǒng)的核心。哈佛商業(yè)評論》的一份報告表明，制造業(yè)的大多數人工智能用例將主要發(fā)生在兩個領域：供應鏈管理和預測性維護。

這兩個領域大致構成企業(yè)資產管理（EAM）。全面的軟件包允許從傳統(tǒng)的制造實踐無縫過渡到復雜的企業(yè)資產管理。

(1)基于人工智能的企業(yè)資產管理(EAM)

企業(yè)資產管理是關于資產的有效管理，無論這些資產是同一類型和一個地方的，還是不同的和分布在多個地方的。企業(yè)資產管理的中心思想是收集來自制造工廠的數據，并通過一個平臺進行分析。

在你的EAM中整合人工智能可以對數據進行有意義的分析，識別數據模式，并導致基于知識的行動項目。一個正確設置的企業(yè)資產管理軟件通過為您提供對資產性能、資產可靠性、資產跟蹤和整體設施管理的深入了解，描繪出您整個企業(yè)的整體圖景。

一個好的企業(yè)資產管理軟件必須是直觀的，有邏輯的流程，并且是用戶友好的。JD Machine Corp是一家精密加工公司，通過實施EAM軟件，能夠減少40%的機器停機時間，并看到30%的銷售增長。

(2)基于人工智能的預測性維護

維護管理是另一個因引入人工智能而被革新的領域。這種維護管理系統(tǒng)利用傳感器不斷收集實時數據，并通過機器學習（ML）算法進行分析。這種分析能夠識別可能導致機器故障/停工的數據模式。

這樣一來，人工智能的部署有利于制定強有力的預測性維護計劃，從而減少停機時間，提高工廠產量。

德國工業(yè)自動化公司西門子正在使用人工智能對大型壓縮機和發(fā)電機的轉子進行動態(tài)診斷。這些診斷系統(tǒng)有助于預防性維護，可以預測任何可能導致數百萬美元損失的意外故障。

寶馬集團也安裝了一個基于人工智能的預測性維護系統(tǒng)：他們的系統(tǒng)位于汽車裝配廠，它不斷分析數據以定位異常和技術問題。

(3)基于人工智能的供應鏈管理

人工智能也在激勵著供應鏈管理（SCM）的實踐。由于互聯工人、自主車輛和倉庫機器人，供應鏈正在實現自動化。

預測，SCM的另一個重要方面，正逐漸從傳統(tǒng)的基于時間序列的方法轉向基于ML的算法。這種算法有能力包括各種指標，這使得預測更加可靠和準確。

人工智能也正被用于開發(fā)供應商關系管理系統(tǒng)中的高效和一致的方法。這種系統(tǒng)幫助決策者做出更好的供應商選擇和訂單分配。

在瑞典網絡和電信公司愛立信，部署由ML驅動的系統(tǒng)使需求預測提高了40%至50%。這不僅改善了生產準備時間，而且還提高了運營效率和客戶滿意度。

(4)基于人工智能的質量管理系統(tǒng)

基于機器學習的系統(tǒng)也在幫助提高制造組織的質量。乏味的質量檢查任務，以前被認為是完全依賴人的技能和判斷，現在正被與傳感器集成的人工智能系統(tǒng)所取代。

普利司通已經推出了一個新的基于人工智能的輪胎制造技術 "EXAMINATION"，它可以使用480個數據點來檢查輪胎。該技術顯著地提高了輪胎的質量，同時提高了制造廠的效率。

寶馬集團正在使用基于人工智能的圖像識別系統(tǒng)，在不同的生產和裝配水平上執(zhí)行繁瑣的檢查任務；他們將其人員從重復性的任務中解脫出來。

在此基礎上，由人工智能驅動的系統(tǒng)可以持續(xù)分析和分類制造故障模式。這有助于確定對產品質量至關重要的工藝參數。

(5)人工智能機器人在制造作業(yè)中的應用

人工智能機器人不僅可以執(zhí)行重復性的工作，而且還可以為客戶提供服務。

(6)產品設計和開發(fā)中的人工智能

產品設計和開發(fā)的傳統(tǒng)方法在很大程度上依賴于顯性知識和規(guī)則。一般來說，一個有經驗的產品設計師使用獲得的知識并結合最新的建模軟件來設計一個產品。

然而，隨著人工智能的出現，產品設計和開發(fā)方法也將被徹底改變。一項調查顯示，產品設計師和工程師認為人工智能和模擬是未來5年內對產品設計和開發(fā)影響最大的兩個關鍵因素。

其中一種方法是生成設計，在這種方法中，設計者指定輸入設計目標和性能要求，而軟件會探索所有符合要求的可能解決方案。Nvidia已經開發(fā)了模擬平臺，從以前的模擬中學習，減少設計空間，從而將模擬時間從幾天縮短到幾分鐘。

(7)產品生命周期評估中的人工智能

生命周期評估（LCA）是一種用于評估與產品壽命的所有階段相關的環(huán)境影響的技術。它包括了從原材料的提取，到制造、分銷、使用和處置的環(huán)境影響。

這些評估需要大量的數據，需要由LCA從業(yè)者進行分析。現在，人工智能正通過部署ML算法，在分析這些大量的數據方面找到自己的方法。

人工智能和LCA的整合可以導致預測模型的發(fā)展，從而大大改善決策。一個這樣的應用是EAM軟件，它不斷收集資產的數據，對其進行分析，并預測資產的使用壽命。雖然人工智能在LCA軟件中的整合這方面還處于起步階段，但在未來有巨大的潛力。

經驗之談

毋庸置疑，人工智能已經在制造業(yè)掀起了風暴。它在我們處理制造過程的方式上創(chuàng)造了一個范式的轉變。早期采用者可能會獲得最大的利益，他們與后來者的性能差距將在未來幾年內擴大。

所有這些都強調了一個事實，即數字化不再是一個選項，它對你的成功至關重要。

30多年來，埃里克·惠特利 (Eric Whitley)一直是制造業(yè)領域中值得注意的領導者。除了Eric 在各種制造主題上撰寫的許多出版物和文章之外，你可能還認識他，因為他在Autoliv ASP公司領導全面生產性維護工作，或參與美國俄亥俄州立大學的管理認證項目，在那里他是兼職教師。

在從事了廣泛的可靠性和業(yè)務改進顧問工作后，Eric加入了L2L，目前擔任智能制造部主任。他在這個職位上的職責是幫助客戶學習和實施L2L的務實和簡單的企業(yè)數字化轉型方法。

Eric 與他35年的妻子住在猶他州北部。當Eric 不工作的時候，通常可以在水面上看到他手握釣竿。