每个资产制造公司的目标是什么？
所有因素都保持不变，所有想在业务中发言的制造商一直在寻找更好的方法来降低生产成本并提高生产效率，以享受更大的利润空间……当然，这是为了保证工人的安全。
但是，要实现这一梦想，公司的机械和设备以及其他关键组件（如人力）需要完美无缺地发挥作用。
然而，这并非总是如此。
制造商面临的主要挑战之一是机器造成的计划外停机。甚至据估计，这种停机时间每年给制造商造成的损失高达500亿美元。
在本文中，我们将研究制造业中AI的十大用途和应用，这些用途和应用用于抑制制造公司面临的许多挑战，包括计划外的停机时间，其中42％的时间是资产造成的失败。包括用机器人代替人类。
现在，让我们更详细地研究AI在制造业中的顶级用途和应用。
1.预测性维护设备
定期维护生产机械和设备实际上是制造公司最昂贵的支出之一。
虽然一家公司可能会想办法省掉这笔费用，或者至少低估了其重要性，但将设备保持在连续且完美无缺的运营状态的能力直接影响着任何依赖资产的生产公司的底线。
话虽如此，任何计划外的停机时间都可能对公司造成巨大损失和其他相关成本。
甚至据估计，资产故障是造成计划外停机的42％，并且由于机械故障而导致的计划外停机每年使制造商损失500亿美元。
预测此类停机并在实际发生之前采取必要措施的能力如何？
随着人工智能的发展，现在可以建立可预测和预测未来资产性能和可能出现故障的预测模型。
借助机器学习和神经网络等AI技术，工程师能够设计出这些智能系统，这些系统消除了机器维护的反应性，并以更务实的方法代替了它。
预测性维护现在可以节省大量时间和资源，因此已成为AI在制造业中最常见的用途和应用之一。
实际上，对于任何需要知道机器的下一次故障何时会发生的制造公司而言，预测性维护系统都将很快成为必需。
通过单独实施，制造商可以大幅度削减与计划外停机相关的相对较高的成本，同时还可以延长生产机械和设备的剩余使用寿命（RUL）。
2.缺陷检测
在大多数情况下，缺陷检测一直是手动过程。
大多数生产装配线没有用于识别成品缺陷的自动化系统或技术。
如果公司拥有这样的系统，则其功能通常不是很基本。工程师经常需要对负责区分功能组件和有缺陷组件的算法进行编码。
虽然这听起来像是一种改进，但是这种方法存在很大的瓶颈。
这些硬编码的系统既不能从过去的经验中学习，也不能将新的信息集成到流程中来提高系统的有效性。
这有什么影响？
这意味着这些系统通常会带来很多误报，也就是说，缺陷不是实际缺陷。因此，在做出结论之前，需要人工来手动检查和验证每个假阳性。
现在，通过将人工智能集成到流程中，我们现在可以拥有更智能的缺陷检测系统，从而使人们摆脱了重复的手动验证工作。
机器学习和人工智能用于构建这些缺陷检测系统，并通过自学习功能为其提供动力。在无人驾驶汽车生产等行业中已经看到了这一点。
因此，制造商只需减少误报，即可节省质量控制所需的大量时间。
3.人机协作
制造业中人工智能的使用将取代人类并使他们失业。
这种令人不安的言论使很多人对AI是否会对公众造成的伤害大于好处感到悲观。它导致了有关AI和伦理学的严肃讨论。虽然第一部分是正确的，但AI将取代一些手动作业，而第二部分并不完全正确。
为什么？
好吧，因为在机器人接管更多工作的同时，还对工人进行了高级职位的培训，例如产品设计和设备维护。
在大多数制造环境中，与人类工人一起工作的协作机器人现在被部署为额外的一组手。这就是为什么对熟练掌握AI应用程序的数据科学家的需求不断增加的原因。
现在，让我们区分协作机器人和普通自主机器人。
被编程为执行一项特定任务的自主机器人已经存在了多个世纪，但是协作机器人现在通过能够执行多项任务而朝着这一目标迈进了一步。
合作机器人是协作机器人的缩写，可以学习各种任务，例如检测和避开障碍物。凭借这种认知能力和空间意识，这些机器人可以与人类协同工作。
例如，可以将协作机器人放在汽车工厂的装配线中工作，该机器人在装配线上举起重型汽车零件，然后在人工将其固定时将其固定到位。
4.生成设计
到2021年，人工智能在制造业中的另一种常见用途和应用是生成设计。
但是什么是生成设计？
生成设计是使用诸如机器学习和神经网络之类的先进技术构建程序的程序，以生成满足指定条件的大量输出。
它使工程师能够将其设计目标和参数（例如材料，制造方法和成本约束）输入到生成的设计软件中。然后，该软件将探索可能的配置并提供最佳的设计选项。
而且，如果您想进一步完善最终设计，则使用机器学习模型对这些建议的解决方案进行测试，以便从最有效的设计中获得一些其他见解。
因此，获得最佳设计解决方案就是多次重复此过程。
这个游戏改变了什么？
首先，生成式设计使制造公司能够探索其他任何方式都无法探索的设计思想。
想象一下，例如，假设一个真实的人想出一百种不同的椅子设计方法，会花费多少时间？
现在，通过将深度学习和神经网络整合在一起，您可以开发自动化模型，该模型将立即完成所有这些任务。
这释放了熟练的人力，因此可以直接从多种选择中进行选择。该公司现在可以在提高流程效率的同时为客户提供更多价值。
5.质量保证
在制造中，就像电子产品一样，您始终需要非常高的精确度和对细节的关注。
零售业等其他行业也可以采用这种做法，并且仍然可以继续经营，但是制造商可能无法摆脱这种做法。
例如，在汽车或飞机上制造的由零件不完全匹配引起的故障通常表现为爆炸，直接危及生命。
但是在公司开始将AI集成到其质量保证流程之前，质量保证主要是一个痛苦的手动过程。
这是如何实现的？
好吧，您将委派经验丰富的工程师，甚至由他们组成的团队来手动确保所有设备和组件（例如微处理器）均已正确制造且正常运行。
现在您了解了花费了多少时间和精力。
嗯，这是人工智能在制造业中的流行用法和应用之一，它已将以前的手动和繁琐的任务变成了有趣且自动化的过程。
通过使用人工智能和图像处理等先进技术，工程师现在可以开发算法，该算法可以自动评估和确定物品是否已完美生产。
质量保证系统使用安装在工厂车间不同位置的摄像机收集图像，然后自动对这些图像进行实时分类和处理。
6.数字双胞胎
什么是数字孪生，它与制造业有什么关系？
好吧，对于初学者来说，数字孪生意味着企业可以用来做出模型驱动决策的产品，流程或系统的虚拟表示。
为了获得数字双胞胎的资格，最终产品必须通过使用数字传感器，照相机和其他数据收集方法来匹配其真实世界中对应物的物理属性。
虽然这听起来像是人工智能和制造业中的一个相对较新的术语，但它的使用在制造业中正获得越来越多的动力。
实际上，Gartner最近对物联网实施进行的一项调查表明，虽然已经将IoT应用于其产品线的组织中有13％的组织使用数字孪生，但其中有62％的组织计划在明年使用它。
但是，为什么数字孪生对制造商来说很重要？
首先，尽管任何值得其盐业的制造商都需要产品模拟，但现实世界中的模拟非常昂贵，这可能会使它们完全无法承受。
但是，如果一家公司希望像自动驾驶汽车的制造一样快速学习，那么就必不可少地依赖于仿真。
在2021年，许多企业已经以各种方式使用数字孪生，包括用于快速产品开发和运营绩效改善。
为使数字双胞胎概念飞起来，您需要集成智能组件，以收集有关实物实际状况，状态或位置的实时数据。这些智能组件必须连接到基于云的系统，该系统将接收所有数据并使用机器学习，深度学习和神经网络对其进行处理。
对于飞机而言，传感器可以连接到飞机引擎，并在飞机每次降落或起飞时用于将数据传输到该引擎的数字双胞胎。
这样，航空公司可以访问有关发动机性能的关键信息，他们可以将其用于进一步进行模拟和预测问题。
7.需求预测
在生产产品之前，您如何知道产品的需求？
如果公司能够在发布某个特定产品之前就知道它是成功还是失败，那么他们可以始终只生产客户所需的产品，而不是仅仅丢东西，不看东西，从而始终领先于竞争对手。
任何制造商都会利用这项技能来获利。
需求预测是当今制造商普遍使用的人工智能来预测和预测市场变化。
现在，我还没有找到一种每次都能完美运行的需求预测模型，但是在应对市场变化时，管理层可以利用它从反动思维转变为战略思维，这绝对是一种超级大国。
人工智能如何使这成为可能？
通过开发运行预测分析算法的机器学习模型，制造商可以通过寻找位置，社会经济和宏观经济因素以及其他客户行为的模式来估计市场需求。
例如，制造商可以使用预测分析算法来检测特定项目的购买模式，然后提高该特定项目的产量。
最终结果是制造商仅在商店甚至需要之前才生产高需求的库存。
8.供应链管理
人工智能如何在制造业供应链管理中使用？
供应链管理是制造公司的重要组成部分。必须正确采购零件和零件，并进行物流处理，以实现生产线的最佳运行。
在典型情况下，您希望制造商的供应链中包含数百万需要不断处理的订单，采购，材料和配料。
手动处理这些流程会浪费大量时间和精力，并浪费大量人力和公司资源，因此越来越多的公司正在使用人工智能来增强其供应链流程。
机器学习和行为分析使供应链管理系统比十年前更智能，更高效。
让我们看一个物流和仓库管理的例子。
借助合适的熟练软件工程师团队，制造商可以开发人工智能工具和应用程序，以优化仓库管理和物流操作，例如生产，交付和车队操作。
这是另一个有趣的示例，认为它稍微复杂一些。
假设一家汽车制造商从两个独立的零部件供应商那里获得了螺母和螺栓。如果一个供应商意外交付了一批有问题的螺母和螺栓，那么制造商将想知道使用这些特定螺母和螺栓制造的车辆。
借助有效构建的，由AI驱动的供应链管理系统，您可以跟踪具有缺陷组件的汽车，并从经销商处召回它们。
9.库存管理
在2021年人工智能在制造业中的顶级应用中，倒数第二是库存管理。
当投入使用时，人工智能可以有效地帮助公司更好地管理其库存需求。
如何做到这一点？
由于机器学习更擅长处理需求预测和供应计划，因此可以将其用于成功设计促进库存计划活动的解决方案。
与传统的需求预测方法相比，具有人工智能的需求预测工具将为制造商提供更准确的预测，而传统的需求预测方法总是容易受到人为偏见和错误的影响。
借助这些基于AI的工具，制造商可以将库存管理向前推进一步，并防止发生库存现金和库存不足的情况。
以制药公司为例。
如果该制药商使用的货架期短，则可以使用AI驱动的系统来预测该特定成分是否会准时到达或延误了时间。除此之外，他们还可以确定这种延迟将如何影响生产。
10.客户服务
客户服务通常在制造业中经常落后，但这是可以充分利用AI的领域。
在直接与客户打交道的行业（如零售业和酒店业）中，聊天机器人和客户洞察等人工智能工具的使用更为普遍。但是，制造业也正在介入以利用该技术。
通过在制造业中采用AI和ML，公司可以开发用于分析客户行为，识别模式以及预测未来结果的解决方案。
观察客户的行为可以使公司更好地满足消费者的需求。
除此之外，在客户服务中实施AI解决方案还增加了诸如快速响应时间和个性化体验之类的好处，从而改善了关系。
结论
就像其他任何行业一样，制造业并不能免除他们为生存而必须克服的挑战。
每个典型的制造商经常面临各种挑战，例如意外的机械或资产故障以及有缺陷的产品交付……
两者都威胁着任何大小品牌的生存。借助社交媒体，如今一个品牌出现问题的消息很快就会传播开来，消费者可以很快结识并迅速成为竞争对手。
但是，通过利用AI和机器学习技术，制造商现在可以通过以下方式实现卓越表现：
提高运营效率；
推出新产品;
定制产品设计；
计划未来的财务行动。
在本文中，我们研究了AI如何通过强大的数据科学工具和技术（例如机器学习，深度学习和计算机视觉）来改变制造业。
