人工智能如何与制造业融合?

制造业中的人工智能是什么?

AI或人工智能是来自传感器、机器和人的数据的组合，并将数据应用于旨在优化操作或实现更高效率的算法。由于大数据和人工智能给工业4.0带来了巨大的推动，制造业的人工智能是制造业的趋势。

人工智能在制造业中有许多积极的影响，如优化生产流程、更安全的工作环境、需求预测、产品创新、简化供应链、预测性维护和定制制造。制造业中的人工智能旨在通过监控生产周期的每个阶段来增强制造流程，从而提高效率;例如，交货时间和使用的数量。从事智能制造，转型为智能制造商，是当今重要的发展方向。

自2020年全球疫情爆发以来，全球制造商受到疫情带来的生产链断裂现状的影响，企业受到疫情影响，不确定性成为新的市场实践。除了疫情对国际市场的影响外，制造业正在经历大规模的数字化转型。近年来，客户定制订单少，国际形势变化，促使厂商在疫情的追求下，寻找更灵活的生产解决方案。智能制造解决方案仍然可以快速响应。面对不确定性，企业需要实时控制产能、产量、供应链调度、产品组合等所有信息，以快速做出反应。回到最基础的技术，那就是依靠数据分析来预测风险和需求，然后做出决策。

制造业逐渐重视和引进数据采集和分析的相关设备和技术，在机器上安装传感器采集数据，进行监控和数据采集和分析。随着对人工智能预处理数据并在地面上使用的需求不断增长，AIoT(物的人工智能)结合人工智能和物联网概念的应用程序正逐渐广泛应用于制造业。

各种大型云公司已经开发并推出了自己的AIoT产品，完善了数据处理技术，并将机器学习模型的尺寸缩小了80%之多，使得过去需要消耗大量存储空间的复杂模型可以在更小的内存存储空间中执行。协助制造商处理数以万计的数据项，大幅降低云存储和计算的成本。除了处理量化数据外，新AI企业家还瞄准了在越来越严格的法律法规下需要管理的合同文本数据，如招标、合同、技术等文件的文本分析，以及条款、地点、单位、人员等关键信息。等待信息提取完成，协助厂家掌握相关法律法规。

总的来说，无论是定性数据处理还是定量数据处理，大多数制造业数据处理的新创业者都是高度自动化的数据处理服务，让原本没有专业数据科学家的公司可以处理重要但繁琐的数据。公司的数据处理环节由自动化的AI软件服务处理。企业只需要使用一个简单的操作界面，就可以进入为企业获取价值的数据分析应用阶段。

厂商引进AI相关技术，除了希望正确使用自己的数据进行分析，也希望AI在经验应用中有知识继承和未来发展的基础。除了建立相关制造业的大型数据库，在平台上积累适合各行业的模型，完成测试和引入，也是国际制造业AI服务的趋势。跨行业制造AI模型方面，利用多个行业的大量制造维修数据，提供各种经过训练的工业AI模型，然后根据需求调整经验应用方向。总体而言，制造业结合AI技术应用、众多单个行业AI模型共享、详细的模型评审服务，都是制造业AI的新趋势。从未来AI应用导入趋势来看，企业已经开始从生产效率转向面向运营的AI应用，从过去的单点测试转向多点横向扩展。制造业和零售业也将人工智能投资转移到物流和仓储，以加快组织效率，如仓库自动化、库存预测和配送自动化。另一方面，信息安全也是一个日益得到发展和重视的领域。

在制造业中，除了传统的自动光学检测(AOI)外，AI视觉识别辅助检测技术的应用也逐渐完善。在提高质量的发展目标下，AI在生产流程的改进方面有很多应用服务，但很多生产流程仍然依赖人工执行，因此首先要将AI应用于人工工作流程的改进。企业引入人工智能的主要目标不再是传统的降低成本，而是将提高组织效率和增加新的收入来源作为首要任务。

人工智能技术的未来如何?

面对后疫情时代的不确定性和全球市场的不断变化，AI创新针对制造业进入AI应用的关键痛点，将更全面深入地提供相应服务，并提供优质的数据分析。包括定性数据文件法规、定量数据设备、及机器等数据处理服务，为厂商业务分析奠定基础;并对制造业进行经验细分，提供具有特定行业知识的AI模型管理服务，使AI不仅可以在企业内部传递知识，还可以在其他行业使用AI应用程序的功能;此外，制造业的人工智能服务不仅限于虚拟数据分析，还使用人工智能视觉分析人员移动、放置位置和动作定时服务。并最终将其反馈给自然人进行操作，从而协助制造商提高整体生产效率。