AI 正在变革制造业世界的 7 种方式

AI 正在为当今的智能工厂配备前所未有的工具，这些工具由机器视觉和深度学习驱动：  

• 机器视觉使系统能够捕获和分析视觉数据  
• 深度学习建立在机器视觉的基础上，使系统能够通过从历史数据中学习来不断完善其能力  
• 它们共同推动精度、速度和效率的提升，改进关键流程 

AI 不仅仅是一种节省人工的解决方案，它还能在整个供应链中带来更多价值，并且正迎来显著增长：

• 制造业 AI 市场预计将从 2024 年的 59.4 亿美元增长到 2025 年的 85.7 亿美元。
• 到 2035 年，AI 有望将生产率提高 40%。 

– AllAboutAI.com

AI 是一种出色的自动化工具，正在全方位（以及工厂车间）创造新的可能性。AI 正通过 7 个重要方面帮助制造商优化运营、减少浪费、改进决策和提高生产力，从而实现成本节约和更高的盈利能力。 

1. 降低成本的同时实现性能最大化  

尽管固守熟悉的做事方式有一定吸引力，但过时的技术正在阻碍企业的发展。通过自动化制造流程，AI 减少了对人工的需求，并降低了人为错误。借助机器视觉，AI 增强了检测能力，实现更快、更准确的缺陷检测，优化工作流程，并提高整体生产率。AI 和机器人技术取代了许多人工检测，减少了与培训、人员流动和疲劳相关的成本，同时确保产出稳定一致的高质量结果——无需休息。与 AI 合作的制造商通过提高良品率和吞吐量获得了快速的投资回报，这并不令人意外。 

“75% 的先进制造公司表示，采用 AI 等技术是头号工程和优先事项。”

– 贝恩&公司 

2. 借助更智能的工具更快进入市场

AI 的发展令人兴奋，但对于考虑引入 AI 所涉及的后勤工作的企业来说，也令人生畏。许多人认为实施会很耗时，但事实恰恰相反。如今使用方便的 AI 软件加速了部署。与复杂的机器视觉系统不同，AI 从数据集中学习，使制造商能够在几周内实施、测试和完善他们的解决方案。缩短的启动时间意味着制造商可以快速收获自动化带来的好处。 
 

3. 更早检测缺陷，节省时间和资源

AI 增强的质量控制正在改变制造商检测缺陷的方式，使他们能够在生产过程中更早、更准确地发现问题——在产品增加额外价值之前。这种早期检测更大限度地减少了浪费，防止了代价高昂的延误，并使纠正措施得以迅速实施，从而降低了有缺陷产品进入市场的可能性。制造商不仅节省了时间和资源，还提高了生产效率和客户满意度。 
 

4. 利用数据洞察实现更智能的流程控制

AI 通过记录检测结果并实现回溯性决策检查，提供深刻的洞察。当在最终工位实现检测自动化后，制造商可以扩展到在线检测，从而在流程更早阶段识别缺陷。通过将检测数据与其他运营指标相关联，AI 提供了一种主动策略，以推动更好的产品质量、工作流程和资源分配。实时调整的能力带来了更敏捷的运营和更强的盈利能力。AI 驱动的系统也会从数据中持续学习，随着时间的推移不断提高其缺陷检测能力。 

5. 灵活适应和扩展  

一旦将 AI 纳入您的运营体系，它不仅能够适应企业发展，还能与企业共同成长。通过利用深度学习等技术，AI 在处理更多数据的过程中不断进化，完善其能力以满足您的特定需求。因此，无论您是在为高需求生产进行扩展，还是在优化小批量运营，您的系统都会不断改进。虽然并非每个制造商都能全面部署 AI，但从小型的 AI 驱动项目入手并逐步扩展，是推动生产环境变革的有效途径。

“预测性维护可将机器停机时间减少多达 50%，节省维修成本和延误损失。”

– McKinsey​

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6. 通过预测性维护和机器人技术，实现更大化的设备正常运行时间

预测性维护帮助系统在潜在设备故障发生之前进行预测，确保平稳、不间断的生产。分析机器性能以识别可能导致故障问题的早期迹象，使操作员能够采取预防措施。AI 驱动的机器人技术可以自主监控和评估设备健康状况，接管重复性或危险工作以提高安全性和一致性，并解放仓库员工以从事更高价值的任务。这种数据驱动的方法使制造商能够减少代价高昂的生产减速、降低紧急维修的发生频率和维护成本——同时还能延长设备使用寿命。 
 

7. 为未来做好准备

随着 AI 的不断发展，它将变得更加敏锐，并与工厂车间的生产过程实现更高程度的协同。保持创新使制造商能够快速响应不断变化的消费者需求、市场变化和行业趋势。精度和质量的持续进步有助于智能工厂交付优质产品，从而增强其声誉并建立客户忠诚度。通过与 AI 合作，您可以加强已有的优势，同时获得在一个不断变化的行业中所必需的灵活性和适应性。
 

“过去几年发生了巨大变化——我们每天在互联网上收集的海量计算和数据正在助推这场 AI 革命。”

-- Reto Wyss，康耐视 AI 技术副总裁