未來工廠看起來可能會有所不同，但是人工智能將它們轉變為未來的機器人驅動的工廠將代表精益制造的新時代。精益制造是一個多世紀以來一直在提高生產率和質量的理念，它基于五個核心思想：

• 找出產品對客戶的價值

• 映射其價值流，并刪除不必要的步驟

• 設置流程，使其可以在其余步驟中連續移動

• 建立生產拉動系統

• 努力完善流程

這些原則使公司成為世界領導者。雖然制造設施在近幾十年來不斷發展，但精益制造的原則仍然適用。事實上，人工智能和工廠機器人技術的進步使制造過程更加自動化，為精益生產開辟了新的途徑。

機器人技術已經在制造業中應用了幾十年，但是由于其功能的局限性以及對人為干預的需求，使得更多的自主生產線無法被廣泛采用。汽車裝配線上的機械臂可以通過編程反復連接部件，只要這些部件不發生變化。引入一個新的組件，或者發生在一個損壞的組件上，一個自動化的生產過程可能會停頓下來。

想象一下，如果機械臂可以“看”損壞的組件并確定其有缺陷，或者，它可以區分多種類型的組件并決定如何響應。通過機器視覺和深度強化學習，這些動作現在成為可能。

或者下一組機器，它們可以彼此自動協調其活動以追求一個共同的目標。在工廠和倉庫中，當務之急是最大程度地提高吞吐量。運轉中的機器可以是工廠車間的自動駕駛車輛（AGV），起重機或工廠車間的設備加工項目。這些機器是成組運行的，如果協調起來，它們可以作為一個團隊。

使用AGV將物料從一個位置移動到另一位置。例如，將一個項目從一個處理階段轉移到下一個階段。要采用一組AGV車隊，您必須立即解決幾個問題：

• 應該將哪個AGV分配給哪個行程

• 確保AGV既不會相互碰撞，也不會互相干擾

• 確保AGV的車隊保持充電狀態

一些工廠和倉庫已經部署了這種AGV車隊，隨后還會有更多車隊。諸如深度強化學習之類的人工智能（AI）算法可以充當指揮塔來指揮機器組，從而使它們作為一個團隊進行協調，并以一種不協調的方式完成更多的任務。這種團隊合作也稱為緊急行為，因為它不是在單個計算機的級別上發生，而是僅在它們作為一個組進行協調時才出現。

同樣，倉庫起重機可以一起將貨物從裝載碼頭移動到貨架上。這就是所謂的入庫問題，目標是以盡可能以高效的方式將進貨出貨。在這方面，深度強化學習(RL)等算法也可以通過確保將貨物放在需要最少努力的地方，使物理操作更加精簡，而這些地方是將貨物放在出站卡車上的時候。

除了制造業和物流業，將受到機器人技術和人工智能雙重發展影響的行業還包括航運、貨運代理、石油和天然氣、采礦和汽車業。

車隊路線的一種排列與分布式設備的維護有關。反應性或計劃性維護正在慢慢地為人工智能驅動的預測性維護奠定基礎，該維護基于故障頻率的歷史數據和來自設備物聯網（IoT）傳感器的實時數據來確定機器和機器人維修的正確時間。

除了機器視覺之外，人工智能正在改變工廠車間各個方面的可能性。機器學習算法可能能夠幫助機器人技術獨立于人為監督的程序學習新部件。

對于使用精益生產方法的設施，針對機器人技術的人工智能進步將是一個突破。基于人工智能的機器人技術可以在更少的步驟中完成更多工作，從而與精益制造的基礎與減少和簡化流程的想法保持一致。能夠獨立做出決定，識別新零件和新工藝并加快貨物流轉速度的機器人技術將極大地減少制造步驟的數量以及訂購和運輸之間的時間。

除了采用更先進的人工智能機器人技術外，制造業已經在其他方面受到人工智能的影響。資源成本管理和價格預測等領域正在通過強化學習等人工智能分支得到改善，隨著這些技術變得更廣泛時，這些領域才會繼續得到增強。未來工廠看起來可能會有所不同，但人工智能將其轉變為未來的機器人工廠將代表一個精益制造的新時代。