2022年，制造业中的人工智能价值为23亿美元，根据最近的一份报告，预计到2027年将达到167亿美元。采用任何形式的人工智能--从自动化和预测分析，到自然语言处理（NLP）和计算机视觉，其结果可以从IBM、英特尔、通用电气、西门子等早期采用者身上看到，他们的成功和业务增长。

在这篇文章中，我们将看一下制造业公司可以通过在其流程中实施人工智能而受益的一些方式。此外，我们将分享人工智能的多样化应用，这些应用将帮助你节约成本，改善流程，而不考虑产品的具体情况。

为什么在制造业中采用人工智能？

正如毕马威工业制造主管Harald von Heynitz所说："利用机器人、3D打印和人工智能的进步，对于许多部门，特别是利基供应商来说，是推动提高效率、降低成本和提高安全性的关键。人工智能给制造业带来的好处是双重的。一方面，我们看到它为企业提供了前所未有的增长和可扩展性，另一方面--对员工及其生产力和满意度的积极影响。继续阅读，了解更多关于人工智能将如何改变工业制造的面貌。"

预测需求

预测库存水平和需求一直是一个挑战。虽然老式的方法，如Excel表格和概率，基于去年的需求和销售，以前可能是有效的，但现在人工智能帮助达到一个新的精确水平。使用大量的历史数据、趋势和当前事件，并利用正确的人工智能工具和ML模型来预测业务需求，保证了最高水平的精确度。这包括供应链的每个部分。哪些产品在一年中的某些时候卖得最快，需求何时波动，公司某些物品用完的速度如何，等等。因此，收集历史数据并以实时数据来充实它，就能准确地了解需求前景。它还能增加销售和库存周转率，同时降低成本和过度生产。

减少碳排放

据世界经济论坛称，世界上五分之一的碳排放来自制造业。这包括浪费、过度生产，当然还有化石燃料的碳排放。因此，利用技术将生产对环境的负面影响降到最低，是企业应该尽早解决的一个方面。在已经接受了数字化之后，摆在大大小小的制造业公司面前的下一步是使收集的数据更加透明。这不仅将为脱碳工作设定基准，而且还将获得客户的信任。使用人工智能技术来监测整个生产过程、运输、设备等方面的排放，可以了解碳足迹的实际情况。因此，组织可以优化其效率，预测排放，并根据未来的需求和法规进行规划。

实现流程优化

人工智能可以通过最大限度地提高生产力和盈利能力，帮助组织改造和优化内部和外部流程。然后，工作流程的变化会影响成本、生产质量、交付和生产过程的其他各个方面。对产品生命周期的最大改进之一是自动化。它提供的一些好处包括：通过自动化复杂或重复的任务和消除容易发生人为错误的风险来降低成本和上市时间，实现更可扩展的生产线，提高生产力，并最大限度地减少能源消耗。

提高员工满意度

将人工智能引入制造过程，对员工的满意度和心理健康也有同样重要和宝贵的影响。根据一项研究，人工智能提高了心理健康，特别是低技能员工的心理健康，提高了2.342分，1980年代以前出生的工人提高了2.070分。如果我们考虑到人工智能不仅对制造业的业务方面，而且对公司员工的影响，这些数字并不令人惊讶。它随着时间的推移而减少，帮助学习新的技能和技术，同时缩短入职所需的时间，并在整体上改善工作环境。此外，拥抱人工智能可以提高员工的生产力，让数据输入和创建Excel表格等重复性工作实现自动化。因此，留给员工更多的时间来关注他们工作中其他更重要的方面。

制造业数字化转型路线图

人工智能在制造业中的应用

先进的质量保证和视觉检查

质量保证往往是事后的考虑，然后导致额外的计划外成本，延迟上市时间，客户不满意，并降低公司的声誉。为了消除这些风险，Accedia为我们在制造业的一个客户创建了一个解决方案，以帮助他们的员工、工程师和客户预测轴承生产中的未来故障。该项目利用机器学习和计算机视觉模型来识别和分类上传的故障轴承图片中的损坏。强大的云计算分布允许预测分析的好处遍布客户的全球工厂，并在轴承到达最终客户之前检测出生产错误。它还允许进行精确的根本原因分析和生产优化。正如麦肯锡的一份报告所说，与人类检查相比，人工智能可以将缺陷检测提高90%。

机器人

根据最近的一项研究，今天使用的所有机器人中，约有90%可以在制造设施中找到。不过，当谈到制造业中的机器人技术时，人们往往想到的是硬件。然而，机器人技术对硬件的依赖程度与对其背后的软件的依赖程度相同。使用先进的人工智能和ML模型，机器人可以在生产工厂中比人更快地完成任务，同时消除了错误的风险。所有机器人都专注于特定的任务，并完全独立于人类的监督。这意味着，当机器人负责组装、材料处理、焊接、材料分配或拆除时，员工可以专注于更先进和业务关键的任务。在制造车间使用机器人技术将非常有可能吸引更大的销售额和更高的投资，并将提高质量和可重复性。它将极大地提高灵活性和进入市场的速度。制造过程的自动化和将任务外包给机器人将允许将工资预算分配给人才再培训和支持业务增长。

问题报告

通过人工智能，特别是自然语言处理（NLP），使问题报告成为可能，最常见的方法是聊天机器人。NLP是一种相当新的技术，可以理解非结构化的人类语言，并将其转化为结构化的数据，然后进行分析。使用聊天机器人，制造业员工可以随时获得关于不同生产水平的流程、机械部件及其状况的准确的实时信息，这一点非常重要，尤其是在时间敏感的情况下。其他NLP和聊天机器人的用例可以包括客户支持自动化、交付或更新通知、管理楼层查询、库存和供应商检查。这对整个组织的好处是数不胜数的--快速和方便地访问数据库和知识，提高效率和操作，为终端用户提供创新的互动体验。

网络安全

人工智能在制造业的另一个重要用例是工业网络安全。这可能包括物联网妥协，供应链感染，网络钓鱼，知识产权盗窃，甚至勒索软件，这可能导致大量资金和宝贵数据的损失。而且，不幸的是，作为一个如此有利可图的行业，制造业是黑客的一个明显目标。因此，仅在2020年，就有超过40%的制造业公司遭受网络攻击。这些例子从小型和中型组织到领先的制造商都有。我们记得针对汽车制造商本田的攻击，或2017年针对雷诺-日产的勒索软件。采用推荐的安全准则和网络安全框架是所有人的必修课。然而，这有时可能不足以应对威胁和最大限度地减少风险。因此，依靠人工智能驱动的网络安全战略正在成为新的规范。它可以检测恶意的内部侦察行为、命令和控制攻击（包括使用外部远程访问工具）、SMB暴力攻击、账户扫描等等。人工智能可以实时检测所有这些威胁和攻击，并更快、更有效和更准确地采取补救措施。它还可以收集所有网络流量的数据，分析日志和事件，并预测威胁。

制造业中的人工智能的未来是什么？

根据德勤公司最近的一份报告。据估计，制造业每年产生约1,812PB的数据，这使其在零售、金融、通信和其他行业中遥遥领先。93%的制造业公司相信，人工智能将推动整个商业领域的增长和创新。83%的受访公司认为，人工智能已经或将对其利润产生积极影响。随着全球市场竞争日益激烈，更多的制造业部门正在加入人工智能游戏--食品、制药、化工、汽车、电子等等。然而，人工智能技术栈的增加实施，不会没有挑战。摆在企业研究人工智能面前的头号障碍是对技术人才的需求和对内部资源的不信任。因此，正如早期采用者向我们展示的那样，处理这项艰巨任务的最佳方式是将其外包给专门的人工智能团队。

结语

你现在可以看到人工智能在制造业的众多应用，以及它在预测维护需求、优化制造流程、管理供应链、扩展或质量控制方面的好处。如果说之前增加销售和质量等参数，同时降低成本有点像乌托邦，那么正确的人工智能技术栈和软件合作伙伴可以让它成为一种现状。因此，相信人工智能的未来不仅在制造业，而且在所有行业，Accedia创建了自己的人工智能能力中心，我们的重点是通过成功利用ML和AI技术来释放新的机会。