2022年，制造業中的人工智能價值為23億美元，根據最近的一份報告，預計到2027年將達到167億美元。采用任何形式的人工智能--從自動化和預測分析，到自然語言處理（NLP）和計算機視覺，其結果可以從IB+M、英特爾、通用電氣、西門子等早期采用者身上看到，他們的成功和業務增長。

在這篇文章中，我們將看一下制造業公司可以通過在其流程中實施人工智能而受益的一些方式。此外，我們將分享人工智能的多樣化應用，這些應用將幫助你節約成本，改善流程，而不考慮產品的具體情況。

為什么在制造業中采用人工智能？

正如畢馬威工業制造主管Harald von Heynitz所說："利用機器人、3D打印和人工智能的進步，對于許多部門，特別是利基供應商來說，是推動提高效率、降低成本和提高安全性的關鍵。人工智能給制造業帶來的好處是雙重的。一方面，我們看到它為企業提供了前所未有的增長和可擴展性，另一方面--對員工及其生產力和滿意度的積極影響。繼續閱讀，了解更多關于人工智能將如何改變工業制造的面貌。"

預測需求

預測庫存水平和需求一直是一個挑戰。雖然老式的方法，如Excel表格和概率，基于去年的需求和銷售，以前可能是有效的，但現在人工智能幫助達到一個新的精確水平。使用大量的歷史數據、趨勢和當前事件，并利用正確的人工智能工具和ML模型來預測業務需求，保證了最高水平的精確度。這包括供應鏈的每個部分。哪些產品在一年中的某些時候賣得最快，需求何時波動，公司某些物品用完的速度如何，等等。因此，收集歷史數據并以實時數據來充實它，就能準確地了解需求前景。它還能增加銷售和庫存周轉率，同時降低成本和過度生產。

減少碳排放

據世界經濟論壇稱，世界上五分之一的碳排放來自制造業。這包括浪費、過度生產，當然還有化石燃料的碳排放。因此，利用技術將生產對環境的負面影響降到最低，是企業應該盡早解決的一個方面。在已經接受了數字化之后，擺在大大小小的制造業公司面前的下一步是使收集的數據更加透明。這不僅將為脫碳工作設定基準，而且還將獲得客戶的信任。使用人工智能技術來監測整個生產過程、運輸、設備等方面的排放，可以了解碳足跡的實際情況。因此，組織可以優化其效率，預測排放，并根據未來的需求和法規進行規劃。

實現流程優化

人工智能可以通過最大限度地提高生產力和盈利能力，幫助組織改造和優化內部和外部流程。然后，工作流程的變化會影響成本、生產質量、交付和生產過程的其他各個方面。對產品生命周期的最大改進之一是自動化。它提供的一些好處包括：通過自動化復雜或重復的任務和消除容易發生人為錯誤的風險來降低成本和上市時間，實現更可擴展的生產線，提高生產力，并最大限度地減少能源消耗。

提高員工滿意度

將人工智能引入制造過程，對員工的滿意度和心理健康也有同樣重要和寶貴的影響。根據一項研究，人工智能提高了心理健康，特別是低技能員工的心理健康，提高了2.342分，1980年代以前出生的工人提高了2.070分。如果我們考慮到人工智能不僅對制造業的業務方面，而且對公司員工的影響，這些數字并不令人驚訝。它隨著時間的推移而減少，幫助學習新的技能和技術，同時縮短入職所需的時間，并在整體上改善工作環境。此外，擁抱人工智能可以提高員工的生產力，讓數據輸入和創建Excel表格等重復性工作實現自動化。因此，留給員工更多的時間來關注他們工作中其他更重要的方面。

制造業數字化轉型路線圖

人工智能在制造業中的應用

先進的質量保證和視覺檢查

質量保證往往是事后的考慮，然后導致額外的計劃外成本，延遲上市時間，客戶不滿意，并降低公司的聲譽。為了消除這些風險，Accedia為我們在制造業的一個客戶創建了一個解決方案，以幫助他們的員工、工程師和客戶預測軸承生產中的未來故障。該項目利用機器學習和計算機視覺模型來識別和分類上傳的故障軸承圖片中的損壞。強大的云計算分布允許預測分析的好處遍布客戶的全球工廠，并在軸承到達最終客戶之前檢測出生產錯誤。它還允許進行精確的根本原因分析和生產優化。正如麥肯錫的一份報告所說，與人類檢查相比，人工智能可以將缺陷檢測提高90%。

機器人

根據最近的一項研究，今天使用的所有機器人中，約有90%可以在制造設施中找到。不過，當談到制造業中的機器人技術時，人們往往想到的是硬件。然而，機器人技術對硬件的依賴程度與對其背后的軟件的依賴程度相同。使用先進的人工智能和ML模型，機器人可以在生產工廠中比人更快地完成任務，同時消除了錯誤的風險。所有機器人都專注于特定的任務，并完全獨立于人類的監督。這意味著，當機器人負責組裝、材料處理、焊接、材料分配或拆除時，員工可以專注于更先進和業務關鍵的任務。在制造車間使用機器人技術將非常有可能吸引更大的銷售額和更高的投資，并將提高質量和可重復性。它將極大地提高靈活性和進入市場的速度。制造過程的自動化和將任務外包給機器人將允許將工資預算分配給人才再培訓和支持業務增長。

問題報告

通過人工智能，特別是自然語言處理（NLP），使問題報告成為可能，最常見的方法是聊天機器人。NLP是一種相當新的技術，可以理解非結構化的人類語言，并將其轉化為結構化的數據，然后進行分析。使用聊天機器人，制造業員工可以隨時獲得關于不同生產水平的流程、機械部件及其狀況的準確的實時信息，這一點非常重要，尤其是在時間敏感的情況下。其他NLP和聊天機器人的用例可以包括客戶支持自動化、交付或更新通知、管理樓層查詢、庫存和供應商檢查。這對整個組織的好處是數不勝數的--快速和方便地訪問數據庫和知識，提高效率和操作，為終端用戶提供創新的互動體驗。

網絡安全

人工智能在制造業的另一個重要用例是工業網絡安全。這可能包括物聯網妥協，供應鏈感染，網絡釣魚，知識產權盜竊，甚至勒索軟件，這可能導致大量資金和寶貴數據的損失。而且，不幸的是，作為一個如此有利可圖的行業，制造業是黑客的一個明顯目標。因此，僅在2020年，就有超過40%的制造業公司遭受網絡攻擊。這些例子從小型和中型組織到領先的制造商都有。我們記得針對汽車制造商本田的攻擊，或2017年針對雷諾-日產的勒索軟件。采用推薦的安全準則和網絡安全框架是所有人的必修課。然而，這有時可能不足以應對威脅和最大限度地減少風險。因此，依靠人工智能驅動的網絡安全戰略正在成為新的規范。它可以檢測惡意的內部偵察行為、命令和控制攻擊（包括使用外部遠程訪問工具）、SMB暴力攻擊、賬戶掃描等等。人工智能可以實時檢測所有這些威脅和攻擊，并更快、更有效和更準確地采取補救措施。它還可以收集所有網絡流量的數據，分析日志和事件，并預測威脅。

制造業中的人工智能的未來是什么？

根據德勤公司最近的一份報告。據估計，制造業每年產生約1,812PB的數據，這使其在零售、金融、通信和其他行業中遙遙領先。93%的制造業公司相信，人工智能將推動整個商業領域的增長和創新。83%的受訪公司認為，人工智能已經或將對其利潤產生積極影響。隨著全球市場競爭日益激烈，更多的制造業部門正在加入人工智能游戲--食品、制藥、化工、汽車、電子等等。然而，人工智能技術棧的增加實施，不會沒有挑戰。擺在企業研究人工智能面前的頭號障礙是對技術人才的需求和對內部資源的不信任。因此，正如早期采用者向我們展示的那樣，處理這項艱巨任務的最佳方式是將其外包給專門的人工智能團隊。

結語

你現在可以看到人工智能在制造業的眾多應用，以及它在預測維護需求、優化制造流程、管理供應鏈、擴展或質量控制方面的好處。如果說之前增加銷售和質量等參數，同時降低成本有點像烏托邦，那么正確的人工智能技術棧和軟件合作伙伴可以讓它成為一種現狀。因此，相信人工智能的未來不僅在制造業，而且在所有行業，Accedia創建了自己的人工智能能力中心，我們的重點是通過成功利用ML和AI技術來釋放新的機會。