根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇（World Economic Forum）的數(shù)據(jù)，全球制造業(yè)可能是最受最新技術(shù)趨勢(shì)影響的行業(yè)之一，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)（統(tǒng)稱為工業(yè)4.0），如果這些技術(shù)被智能應(yīng)用，則具有巨大的變革和轉(zhuǎn)型潛力。

雖然人工智能已被證明是信息革命中最具變革性的技術(shù)之一，但與機(jī)器人技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)（IOE）這兩個(gè)增強(qiáng)性領(lǐng)域結(jié)合使用時(shí)，它將最大限度地發(fā)揮其潛力。

在過去的二十年里，機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)成為制造業(yè)不可或缺的一部分，人工智能顯著增強(qiáng)了機(jī)器人任務(wù)的精細(xì)性、復(fù)雜性和技巧性。由于復(fù)雜性和勞動(dòng)限制，以前被歸入人類領(lǐng)域的任務(wù)現(xiàn)在通常由機(jī)器人完成。

至于物聯(lián)網(wǎng)，傳感器的易部署性和先進(jìn)功能使得人工智能在制造業(yè)得以普及。由于傳感器不斷收集數(shù)據(jù)，幾乎可以放在任何地方，因此隨著物聯(lián)網(wǎng)在該領(lǐng)域的投入越來越大，制造商可以期望提高生產(chǎn)率、連接性和可擴(kuò)展性。

制造商的問題仍然存在，人工智能的操作在哪里最適用？我們將列出跨越七個(gè)部分的15個(gè)案例列表。

維護(hù)的首要領(lǐng)域是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的維護(hù)，它使制造業(yè)的維護(hù)從被動(dòng)維護(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)防性維護(hù)，并由支持人工智能的預(yù)測(cè)能力提供支持。根據(jù)國際自動(dòng)化學(xué)會(huì)（International Society of AutomaTIon）的數(shù)據(jù)，每年全球工業(yè)資產(chǎn)停工損失高達(dá)6470億美元。傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的作用，使實(shí)時(shí)信息反饋到人工智能引擎是關(guān)鍵。物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)環(huán)境中被用作傳感器的情況，通常稱為iiot工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。這與人工智能一起工作，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的結(jié)果。

人工智能有可能通過不同的方式來推動(dòng)系統(tǒng)增加正常運(yùn)行時(shí)間，從而減少停機(jī)時(shí)間：

案例1：對(duì)磨損、撕裂、故障——通過人工智能發(fā)出潛在故障的警告信號(hào)，甚至可以預(yù)見疲勞。

案例2：壽命預(yù)測(cè)：使用人工智能精確預(yù)測(cè)資產(chǎn)（如機(jī)械）的剩余使用壽命，提高機(jī)械和資產(chǎn)的總體壽命

案例3：人工智能可以協(xié)助人們制定更明智的資產(chǎn)維護(hù)計(jì)劃，從而優(yōu)化整個(gè)資產(chǎn)的成本和質(zhì)量。

目前，機(jī)器人在自動(dòng)化制造車間中相當(dāng)主流，人工智能的出現(xiàn)可以讓機(jī)器人能完成更好的任務(wù)，從而增強(qiáng)機(jī)器人的作用。

案例4：以強(qiáng)大的軟件應(yīng)用來增強(qiáng)機(jī)器人的效率，使機(jī)器人能夠承擔(dān)復(fù)雜的任務(wù)，甚至可以增強(qiáng)任務(wù)的多功能性。

案例5：為了使機(jī)器人得到更有效的利用，人工智能能否進(jìn)行更好的人機(jī)交互是關(guān)鍵。人機(jī)協(xié)作機(jī)器人正在成為這一領(lǐng)域的潛在推動(dòng)者。

制造供應(yīng)鏈

整個(gè)制造業(yè)在很大程度上依賴于伴隨供應(yīng)鏈的整體生產(chǎn)力和效率。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合具有巨大的潛力

一些已確認(rèn)的案例如下：

案例6：實(shí)時(shí)跟蹤供應(yīng)車輛有助于更好地利用物流車隊(duì)，從而優(yōu)化總體生產(chǎn)計(jì)劃

案例7：更好的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能的庫存分析方法，從而使用它來降低庫存成本，對(duì)于制造商來說是一個(gè)巨大的成本節(jié)約。

案例8：發(fā)貨和交貨提前期不僅可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，而且還可以通過應(yīng)用人工智能算法進(jìn)行優(yōu)化。

人工智能具有一種技術(shù)元素，能夠承擔(dān)藝術(shù)、音樂等創(chuàng)造性任務(wù)。制造環(huán)境中的相關(guān)案例越來越多。

案例9：像汽車制造商這樣的大型設(shè)計(jì)公司正在使用基于人工智能的設(shè)計(jì)技術(shù)。飛機(jī)制造商等使創(chuàng)造性的機(jī)器或零件或裝置設(shè)計(jì)不受人類設(shè)計(jì)師思維的限制。

一些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)劃現(xiàn)在正在成為制造過程的主流，其中最突出的是質(zhì)量管理和改進(jìn)領(lǐng)域。

案例10：質(zhì)量過程改進(jìn)。人工智能能夠理解當(dāng)前制造質(zhì)量過程的局限性、缺點(diǎn)或不足，并將人工智能應(yīng)用于處理質(zhì)量數(shù)據(jù)，可以利用多種方式改進(jìn)。

案例11：使用復(fù)雜的人工智能，類似計(jì)算機(jī)視覺來探索產(chǎn)品中的缺陷是確保產(chǎn)品質(zhì)量的一個(gè)很好的方法。

最近的一項(xiàng)跨越多個(gè)制造業(yè)領(lǐng)域的倡議是數(shù)字孿生理念，是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過程。

用例12：這樣一個(gè)數(shù)字孿生的概念，可以促進(jìn)理解和模擬過程流是如何發(fā)生的，并通過人工智能識(shí)別假設(shè)情況。因此，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)過程的分析及優(yōu)化。

用例13：異常管理：在傳統(tǒng)的工作流程中，異常通常被轉(zhuǎn)移到人來處理。在人工智能介入的流程中，這樣的過程可以自動(dòng)化，直接的行動(dòng)可以由程序而不是人來執(zhí)行。

用例14：項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和制造可行性，可以提前進(jìn)行智能模擬。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品管理領(lǐng)域，人工智能的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用將是對(duì)客戶的密切了解。

案例15：密切了解客戶，設(shè)計(jì)、制造和測(cè)試高智聯(lián)定制的產(chǎn)品。這將引領(lǐng)設(shè)計(jì)和制造模式的改變，以更靈活的方式，滿足所有不同產(chǎn)品的生產(chǎn)，BTO模式既是這樣的例子。

因此，我們現(xiàn)在可以放心地說，人工智能是為了與機(jī)器人技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，變革制造業(yè)，開創(chuàng)工業(yè)4.0的利器。