人工智能 (AI) 無處不在。從Alexa(語音識別)到Face ID(計算機視覺)，再到您與之交互以解決互聯網問題的聊天機器人(生成式AI)，AI如今已深入我們的日常生活中。這不僅適用于消費者，而且各行各業的企業也在不斷擴展AI的應用。

　　例如，在離散制造業中，AI已經證明自己在生產過程的幾乎每個階段都是極其寶貴的資產。其實，這對制造領域的任何人都不是什么新聞。但令大多數人(尤其是年輕一代)感到驚訝的是，AI的概念早在20世紀50年代就已出現，并在20世紀70年代就開始付諸實踐。

　　讓我們快速瀏覽一下AI在離散制造中的演變，看看我們是如何走到今天這一步的。

　　AI在制造業中的發展

　　人工智能，通常被定義為機器(主要是計算機)模擬人類智能處理的能力，隨著20世紀70年代計算機輔助設計(CAD)和計算機數控(CNC)機器的出現，AI首次出現在離散制造設施中。這些技術幫助制造商創建和修改產品設計。隨著時間的推移，CAD和CNC變得更加復雜，并結合了先進的算法和機器學習(ML)來提高準確性并優化性能。

　　到了80和90年代，制造商開始使用AI應用來捕獲和共享工人知識。工廠員工無需依賴剪貼板、手寫筆記或口耳相傳，而是可以將知識編纂成軟件系統，例如計算機化維護管理系統(CMMS)和制造執行系統(MES)。這些發明使信息共享更快、更容易，同時通過自動化、實時數據收集等簡化生產。

　　如今，由AI驅動的質量控制、過程優化、機器人、預測性維護甚至安全隱患檢測正在成為大多數離散制造設施的標準。

　　使用傳感器來檢測機械問題，例如溫度峰值和異常振動，AI不僅可以提醒適當的人員注意問題，還可以告訴他們如何、何時以及使用什么工具來解決問題。此外，車間工人與AI技術的互動越多，這些技術就越智能，它們就越能幫助工人更好地完成工作。

　　AI賦能離散制造業的四個關鍵領域

　　制造業正處于專家所說的工業4.0時期，這一時期的特點是工業物聯網(IIoT)、機器人技術等技術的快速發展，當然還有AI與離散制造業逐步深入的整合。簡而言之，工廠車間的機器現在可以相互通信，并以令人印象深刻的自主性運行。

　　然而，AI在離散制造業中最重要的作用是它能夠幫助人和機器協同工作。對于制造企業來說，這是雙贏的;技術支持的人員和流程可以提高效率、生產力和安全性，并帶來很多其他好處。

　　隨著AI技術的不斷發展，我們可以期待在離散制造業的以下領域看到更多的進步：

　　· 預測性維護：如今，許多制造商仍然依賴反應性維護方法，這會導致代價高昂的停機時間。通過使用 AI 和 ML 算法，制造商可以采用預測性維護方法來實時監控設備性能，在故障發生之前預測何時需要維護。這有助于減少停機時間、提高效率并延長設備生命周期。隨著人工智能的發展，這些好處將進一步放大。

　　· 質量管理：隨著AI的發展和標準化，質量控制將更快速、更準確。制造商可以使用 AI 自動檢測和報告缺陷，而不是手動檢查機器和產品是否存在損壞、磨損和其他問題。AI還可以識別生產數據中的模式，以及來自客戶反饋、生產計劃和庫存水平等外部來源的模式。這有助于制造企業的管理層及時發現效率低下的問題和流程改進的機會。

　　· 產品開發：AI將產生重大影響的另一個領域包括產品設計和開發。目前，許多制造商依靠反復試驗來開發新產品。但是，通過使用AI和仿真軟件，制造商可以在構建產品設計之前對其進行測試和優化，從而減少開發時間和成本，同時提高產品性能和用戶友好性。

　　· 工人經驗：盡管許多人擔心，但預計AI不會取代人類工人。事實上，它在制造業中的應用將補充和增強它們的作用。AI可以接管重復性任務，例如包裝或文檔，使員工能夠將時間花在更復雜或更具創造性的工作上。

　　此外，AI可以通過建議下一步最佳行動來幫助工人完成機器維修等任務。與IIoT傳感器和可穿戴技術集成，AI還可以提高工人的安全性。例如，預測分析可以提醒工人注意工廠車間的潛在安全隱患。

　　這些只是AI為離散制造業帶來的變化中的一小部分。借助智能工廠平臺，更多的制造企業可以從更精簡、更少令人沮喪的流程中獲益，同時提高生產力、效率和利潤。