根据调研机构最近发布的一份调查报告，到2022年，人工智能为制造业带来的价值达到23亿美元，预计到2027年将达到167亿美元。从自动化和预测分析，到自然语言处理(NLP)和计算机视觉，采用任何形式的人工智能的结果都可以在IBM、英特尔、通用电气、西门子等早期采用者身上看到，以及他们获得的成功和业务增长。
本文将介绍制造公司从在其流程中实现人工智能中受益的一些方式。此外，将分享人工智能的各种应用，无论产品细节如何，它们都将帮助企业节省成本并改进流程。
行业专家指出，利用机器人、3D打印和人工智能的进步，对于许多行业，特别是小众供应商，提高效率、降低成本和提高安全性至关重要。人工智能给制造业带来的好处是双重的。一方面，人们看到了它为业务提供的前所未有的增长和可扩展性，另一方面，对员工及其生产力和满意度的积极影响。
预测库存水平和需求一直是一个挑战。虽然Excel表格和基于去年需求和销售的概率等传统方法以前可能管用，但现在人工智能帮助达到了一个新的准确性水平。使用大量的历史数据、趋势和当前事件，并利用正确的人工智能工具和机器学习模型来预测业务需求，可以保证最高水平的精度。这包括供应链的每一部分。例如，哪些产品在一年中的某些时候卖得最快;在需求波动的时候，企业用完某些产品的速度有多快，等等。因此，收集历史数据并用实时数据丰富它，可以准确地描绘需求前景。它还增加了销售额和库存周转率，同时降低了成本和生产过剩。
根据世界经济论坛的数据，全球五分之一的碳排放来自制造业。这包括浪费、生产过剩，当然还有化石燃料的碳排放。因此，使用技术来最小化生产对环境的负面影响是企业应该尽早解决的问题。在已经采用数字化技术之后，很多制造企业的下一步是让收集到的数据变得更加透明。这不仅将成为脱碳工作的基准，还将赢得客户的信任。使用人工智能技术来监测整个生产过程、运输、设备等的排放，可以了解碳足迹的实际情况。因此，企业可以优化他们的效率，预测排放，并根据未来的需求和法规进行计划。
人工智能可以通过最大限度地提高生产力和盈利能力，帮助企业转换和优化内部和外部流程。工作流程的改变会影响成本、生产质量、交付以及生产过程的每一个方面。产品生命周期最大的改进之一是自动化。它提供的一些好处包括通过自动化复杂或重复的任务来降低成本和上市时间，消除容易出现人为错误的风险，实现更可扩展的生产线，提高生产率，并最大限度地减少能源消耗。
将人工智能引入制造过程对员工的满意度和心理健康也有同样重要和有价值的影响。根据一项研究，人工智能改善了心理健康，尤其是低技能员工的心理健康，提高了2.342分，而上世纪80年代之前出生的员工的心理健康则提高了2.070分。如果考虑到人工智能不仅可以对制造业的业务方面产生影响，还可以对企业员工产生影响，那么达到这些数字就不足为奇了。它随着时间的推移而减少，有助于学习新的技能和技术，同时缩短了入职所需的时间，并总体上改善了工作环境。此外，采用人工智能可以自动完成数据输入和创建Excel表格等重复性任务，从而提高员工的工作效率。这样，员工就有更多的时间专注于工作中其他更重要的方面。
质量保证通常是事后才考虑的，这会导致额外的计划外成本、延迟上市时间、客户不满以及公司声誉的下降。为了消除这些风险，Accedia公司为在制造业的客户之一创建了一个解决方案，帮助他们的员工，工程师和客户预测轴承生产中的未来故障。该项目利用机器学习和计算机视觉模型来识别和分类上传的故障轴承图片中的损坏。强大的云分布允许预测分析的好处在全球客户的工厂中传播，并在轴承到达最终客户之前检测生产错误。它还允许进行精确的根本原因分析和生产优化。麦肯锡公司的一份报告称，与人工检查相比，人工智能可以将缺陷检测提高90%。
根据最近的一项研究，目前使用的所有机器人中，约有90%可以在制造设施中找到。当谈到制造业中的机器人技术时，人们通常会想到硬件。然而，机器人技术对硬件的依赖和对软件的依赖一样多。使用先进的人工智能和机器学习模型，机器人可以比人类更快地在生产工厂执行任务，同时消除错误的风险。所有的机器人都专门从事特定的任务，并且完全独立于人类的监督。这意味着，虽然机器人负责组装、材料搬运、焊接、材料分配或搬运，但员工可以专注于更高级和对业务至关重要的任务。
在制造车间使用机器人很可能会吸引更大的销售额和更高的投资，并将提高质量和可重复性。它将极大地提高灵活性和推向市场的速度。自动化制造流程和将任务外包给机器人将允许将工资预算分配给再培训人才和支持业务增长。
通过人工智能技术，特别是自然语言处理(NLP)，最常见的发布报告的方法是聊天机器人。自然语言处理(NLP)是一项相当新的技术，它可以理解非结构化的人类语言，并将其转换为结构化数据，然后进行分析。使用聊天机器人，制造业员工可以随时获得有关不同生产水平、机械部件及其状况的准确实时信息，这一点非常重要，尤其是在时间敏感的情况下。其他自然语言处理(NLP)和聊天机器人用例可以包括客户支持自动化、交付或更新通知、管理楼层查询、库存和供应商检查。人工智能将提供更多的好处，例如快速和容易地访问数据库和知识，提高效率和操作，并为最终用户提供创新的交互体验。
人工智能在制造业的另一个重要用例是工业网络安全。这可能包括物联网泄露、供应链感染、网络钓鱼、知识产权盗窃，甚至勒索软件，这些都可能导致大量资金和有价值的数据损失。不幸的是，作为一个利润丰厚的行业，制造业显然是黑客的目标。因此，仅在2020年，就有40%以上的制造企业遭受了网络攻击。
采用推荐的安全指南和网络安全框架是所有人的必须。然而，这有时不足以解决威胁并将风险降至最低。因此，依赖人工智能驱动的网络安全战略正在成为新常态。它允许检测恶意的内部侦察行为、命令和控制攻击(包括使用外部远程访问工具)、SMB暴力攻击、帐户扫描等等。人工智能可以实时检测到所有这些威胁和攻击，并更快、更有效、更准确地采取补救措施。它还可以收集所有网络流量的数据，分析日志和事件，并预测威胁。
根据德勤公司最近的一份调查报告：
随着全球市场竞争日益激烈，越来越多的制造业部门加入了人工智能游戏——食品、制药、化工、汽车、电子等。然而，人工智能技术堆栈的增加实施不会没有挑战。企业在研究人工智能方面面临的头号障碍是对熟练人才的需求，以及对内部资源缺乏信任。因此，正如早期采用者向我们展示的那样，完成这项艰巨任务的最佳方法是将其外包给专门的人工智能团队。
现在可以看到人工智能在制造业中的众多应用，以及它在预测维护需求、优化制造流程、管理供应链、扩大规模或质量控制方面的好处。在增加销售和质量等参数之前，难以降低成本，那么正确的人工智能技术堆栈和软件合作伙伴可以使其成为现状。
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