與數字化的許多組成部分一樣，人工智能的實施似乎勢不可擋。如何有效地使用和管理由直觀的計算能力產生的數十億數據點及其連接的機器是制造商們普遍關心的問題。許多人不確定如何開始，并經常將他們在采用人工智能方面的謹慎歸因于成本、IT需求和/或擔心沒有做好“工業4.0”的準備。

　　為了保持競爭力，重要的是制造商要適應更多的數據驅動的商業模式。這通常包括人員重組、硬件和軟件升級。

　　人工智能，一個經常與未來聯系在一起的概念，現在已經成為現實，可以應用到你的工廠。以下是工業人工智能革新制造業的5種方式和實施技巧：

　　預測性和預防性維護

　　一些生產操作中最大的停機時間可能是由于機械或電氣故障導致核心機械部件離線造成的。通常，故障可以很容易地預防，通過跟蹤機器的建議的預防性維護計劃。項目經理經常被忽視或沒有為完成最佳時間安排而優化。借助物聯網設備、傳感器、MES數據和機器學習算法的力量，制造商可以利用許多機器數據點來預測故障。PM計劃可以在預測故障之前進行優化，以保持機器在一流的狀態和生產車間平穩運行。

　　供應鏈優化

　　今天的供應鏈是超級復雜的網絡管理，有數千個零件和數百個地點。人工智能正在成為一個必要的工具，使產品從生產到客戶及時。通過機器學習算法，制造商可以為所有產品定義優化的供應鏈解決方案。像“下個季度應該訂購多少個電阻?”或者“A產品的最佳運輸路線是什么”最終都可以得到答案，而不需要依賴最佳猜測近似。

　　內部庫存管理本身就是一個重大挑戰。生產線嚴重依賴庫存來保證生產線的供應和產品的生產。每個工藝步驟都需要一定數量的組件來操作;一旦使用，需要及時補充以繼續處理。讓工廠車間儲備所有必要的庫存是AI可以幫助管理的挑戰。AI可以查看組件數量、有效期，并優化整個工廠的分布。

　　生產優化

　　流程優化可能是一項涉及無數歷史數據集的數據繁重任務。確定哪個工藝參數能產生最高的產品質量不是一件容易的事。制造和質量工程師一直在進行大量的實驗設計，以優化工藝參數，但這些設計往往是昂貴和耗時的。借助人工智能快速的數據處理速度，工程師可以找到不同產品的優化工藝配方。像“我應該輸入什么樣的輸送速度或溫度才能獲得最高的產量?”或者“我應該用什么機器來制作這個高音新興技術電路板?”AI將不斷從所有生產數據點中學習，不斷改進工藝參數。

　　預測產量

　　當討論人工智能在制造業中的應用時，產量預測的話題總是會出現。具有高精度預測AI模型的投資回報率是無限的。預測產量可以更好地為供應鏈和庫存管理做好準備，以應對未來的零部件需求。知道產量是否低于預期可以提醒生產管理人員增加生產時間以滿足需求。產量預測是一個涉及大量數據的復雜問題，需要人工智能來解決。

　　增強與虛擬現實

　　隨著增強和虛擬現實技術的不斷改進，越來越多的大公司為這個市場開發設備，制造業完全采用它們只是一個時間問題。虛擬現實可以幫助更好地培訓產品制造商執行組裝或預防性維護任務。增強現實技術在工廠車間或現場的機器學習驅動下提供實時報告，幫助快速識別缺陷產品和運營改進領域。AR/VR制造應用是無窮無盡的，可以在解決今天的挑戰中發揮重要作用。

　　好處：能源管理

　　人工智能可以幫助經常被忽視的能量管理領域。大多數工程師沒有時間分析工廠能源消耗的成本。人工智能研究生產操作的能源消耗可以顯著降低運營成本。此外，降低的成本可以分配更多的資金用于過程改進資源，導致更高的產量和質量。

　　如果您有一個能夠在生產問題發生之前自動實時檢測生產問題的系統，那會怎么樣呢?

　　其好處將是預測性維護、庫存和產品異常值檢測，以一種可訪問和直觀的方式，將運營的卓越性提高到新的水平。

　　這將改變你的競爭優勢。是的。數據是新的培根，而人工智能正在把它帶到新的高度。