制造业中AI的应用案例

来源：IT微工厂 | 发布时间：2024-01-08

制造商可以从多个方面受益于人工智能的实施。以下是未来在制造业中可能出现的人工智能应用案例。

1.协作机器人与人类共事

协作机器人，也称为“协作机器人”（cobots），经常与人类工人一起工作，充当额外的帮手。制造商通常将协作机器人应用在需要进行重物搬运或在工厂装配线上执行任务。例如，在汽车工厂工作的协作机器人可以提起沉重的汽车零部件，并在人类工人固定它们的同时将它们保持在原地。协作机器人还能够在大型仓库中找到并检索物品。

2.RPA 应对繁琐任务

虽然制造公司在生产前线使用协作机器人，但机器人流程自动化（RPA）软件更适用于后勤办公室。RPA 软件能够处理大量或重复性的任务，包括在系统间传输数据、查询、计算和记录维护。RPA 软件自动化执行订单处理等功能，使人们无需手动输入数据，从而无需花时间查找输入错误。通过这种方式，RPA 有潜力节省时间和人力。RPA 也以能够处理服务器问题和停机时间而闻名。在出现这类问题时，RPA 能够重新启动和重新配置服务器，最终降低IT运营成本。

3.预测性维护提高安全性，降低成本

制造工厂、铁路等重型设备用户越来越倾向于使用基于人工智能的预测性维护（PDM）来预测维护需求。如果设备不能及时维护，公司可能会面临失去宝贵时间和金钱的风险。一方面，如果过早进行机器维护，它们将浪费金钱和资源。另一方面，等待时间过长可能导致机器严重磨损。后者还可能使工人面临安全隐患。PDM 系统还可以帮助公司预测何时需要更换零件。

4.无人工厂节省资金

一种在制造业中仍然较为罕见但具有一定潜力的人工智能应用是无人工厂。利用人工智能、机器人和其他下一代技术，无人工厂完全依靠机器人工作人员运营，并且几乎不需要人类干预。制造商通过无人工厂可能会节省资金，因为机器人工作人员不像人类同行那样有各种需求。例如，一个由机器人工作人员组成的工厂不需要照明和其他环境控制，如空调和暖气。制造商可以通过调整这些服务来实现经济化。机器人工作人员可以在没有疲劳或生病的情况下全天候运作，并且有潜力生产比人类同行更多的产品，可能出现更少的错误。

6.机器学习算法预测需求

使用机器学习算法的人工智能系统可以检测人类行为中的购买模式并为制造商提供洞察。例如，某些机器学习算法可以检测触发制造商增加某个物品生产的购买模式。这种预测购买行为的能力有助于确保制造商在商店需要之前生产高需求的库存。

7.库存管理避免瓶颈

一些制造公司正在依赖人工智能系统更好地管理其库存需求。人工智能系统可以跟踪物资并在需要补充时发送警报。制造商甚至可以编程人工智能来识别行业供应链瓶颈。例如，一家制药公司可能使用寿命较短的成分。人工智能系统可以预测该成分是否会准时到达，或者如果延迟了，延迟将如何影响生产。

8.人工智能促进供应链管理

制造业中一个强大的人工智能应用案例是供应链管理。大型制造商通常有数百万个订单、采购、要处理的材料或成分。手动处理这些流程会大大浪费人们的时间和资源，因此越来越多的公司已经开始通过人工智能来增强其供应链流程。例如，汽车制造商可能从两个不同的供应商那里接收螺母和螺栓。如果一个供应商意外交付了一批有问题的螺母和螺栓，汽车制造商需要知道哪些车辆使用了这些具体的螺母和螺栓。人工智能系统可以帮助追踪使用有缺陷硬件制造的车辆，使制造商更容易从经销商那里召回它们。

9.人工智能系统检测错误

制造商可以使用自动化的视觉检查工具在生产线上搜索缺陷。视觉检查设备，如机器视觉摄像头，能够实时检测故障，通常比人眼更快速且准确。

例如，视觉检查摄像头可以轻松找到小型、复杂物品（例如手机）中的瑕疵。附加的人工智能系统可以在物品落入不满意的消费者手中之前提醒人类工人存在的瑕疵。

10.人工智能系统帮助加速产品开发

一些制造商正在转向人工智能系统以帮助更快地进行产品开发，药品制造商就是其中之一。

人工智能可以分析来自实验或制造过程的数据。制造商可以利用从数据分析中获得的知识，缩短制药时间、降低成本并简化复制方法。