来源 / 瀚云数字工厂 （ID：hanyunGY-F）作者 / Intraratio Corp · 编辑 / 江昱衡

人工智能 (AI)最常用于制造业，以提高整体设备效率 (OEE) 和生产中的一次合格率。
随着韶光的推移，制造商可以利用人工智能来增加正常运行韶光并提高质量和同等性，从而实现更好的预测。

与数字化的许多组成部分一样，人工智能的履行彷佛势不可挡。
制造商普遍担心如何有效地利用和管理由直不雅观打算能力及其连接的机器天生的数十亿个数据点。
许多人不愿定如何开始，并且常常将他们在采取AI时的谨慎归因于本钱、IT哀求和/或担心没有为“工业4.0”做好准备。

为了保持竞争力，制造商必须适应更加数据驱动的商业模式。
这常日包括职员重组、硬件和软件升级。

AI是一个常日与未来干系的观点，现在已成为现实，可以运用于您的工厂。
以下是工业人工智能变革制造业的5种办法以及履行技巧：

生产操作的一些最大停机韶光可能是由于机器或电气故障导致机器核心部件脱机造成的。
常日，通过遵照机器推举的预防性掩护操持，可以轻松避免故障。
PM常日会被忽略或没有针对最佳韶光表进行优化。
借助物联网设备、传感器、MES数据和机器学习算法的强大功能，制造商可以利用许多机器数据点来预测故障。
可以在预测故障之前优化PM操持，以保持机器处于一流状态和生产车间平稳运行。

本日的供应链是须要管理的超级繁芜的网络，有数千个零件和数百个地点。
人工智能正在成为将产品从生产迅速交付给客户的必要工具。
借助机器学习算法，制造商可以为其所有产品定义优化的供应链办理方案。
诸如“下个季度应订购多少个电阻器”之类的问题？或者“产品A的最佳运输路线是什么”终极可以在不依赖最佳预测近似值的情形下得到回答。

内部库存管理本身便是一项重大寻衅。
生产线严重依赖库存来坚持生产线和生产产品。
每个工艺步骤都须要一定数量的组件才能运行；一旦花费，须要及时补充才能连续加工。
让工厂车间备有所有必要的库存是人工智能可以帮助管理的一项寻衅。
AI可以查看组件数量、到期日期并优化全体工厂车间的分布。

流程优化可能是一项涉及无数历史数据集的数据密集型任务。
确定哪些工艺参数可产生最高的产品质量并非易事。
制造和质量工程师始终运行数十种实验设计来优化工艺参数，但常日它们既昂贵又耗时。
借助人工智能快速的数据处理速率，工程师可以找到针对不同产品的优化工艺配方。
诸如“我该当输入什么传送带速率或温度以得到最高产量？”之类的问题 或“我该当利用什么机器来制作这种高音新兴技能电路板？”。
AI 将不断从所有生产数据点中学习，不断改进工艺参数。

当谈论制造业中的人工智能时，总会涌现产量预测对话。
拥有高精度预测AI模型的投资回报率是无限的。
预测产量可以更好地为未来组件需求准备供应链和库存管理。
理解产量是否会低于预期可以提醒生产管理职员增加生产韶光以知足需求。
产量预测是一个须要人工智能办理的数据密集型繁芜问题。

随着增强现实和虚拟现实技能的日月牙异，越来越多的大公司为这个市场开拓设备，制造业完备采取它们只是韶光问题。
虚拟现实可以帮助更好地培训产品制造商实行装置或预防性掩护任务。
增强现实在工厂车间或现场供应由机器学习驱动的实时报告，有助于快速识别毛病产品和运营改进领域。
AR/VR制造运用层出不穷，可以在办理当今寻衅方面发挥主要浸染。
（来源：瀚云数字工厂）

人工智能可以帮助常常被忽略的能源管理领域。
大多数工程师没有韶光剖析工厂能源花费的本钱。
通过人工智能查看生产运营的能源花费可以显著降落运营本钱。
此外，降落本钱可以为流程改进资源分配更多资金，从而提高产量和质量。

如果您有一个别系可以在生产问题发生之前自动实时检测它们会若何？

其好处是可以以一种易于访问且直不雅观的办法进行预测性掩护、库存和产品非常值检测，从而将卓越运营提升到新的水平。

这将改变您的竞争上风。
是的。
数据是新的培根，而人工智能正在将其提升到新的高度。

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