制造业如何与AI技术融合发展?

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，并将这些数据应用到旨在优化操作或实现更高效率的算法中。由于大数据和AI给工业4.0带来了巨大的推动，制造业中的人工智能是制造业发展的趋势。

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、预测性维护和定制化制造。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提高生产流程的效率;例如，交货期和使用的数量。从事智能制造和向智能制造商转型是现在的重要课题。

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，企业也受到疫情影响，不确定性成为新的市场实践。除疫情对国际市场的冲击外，制造业也在经历大规模数字化转型。近年来，来自客户的小额定制订单和国际形势的变化，促使制造商在追求疫情的同时，寻找更灵活的生产解决方案。仍然可以快速响应的智能制造解决方案。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。回到最基本的技术，即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了数据采集和分析的相关设备和技术，并在机器上安装了采集数据的传感器，进行监测和数据采集和分析。随着人工智能(AI)对数据进行预处理并在地面上使用的需求日益增长，将AI和物联网(IoT)概念结合起来的人工智能(AI Intelligence of Things)应用程序正逐渐广泛应用于制造业。

各种大型云计算公司已经开发并推出了他们的AIoT产品，细化了数据处理技术，并将机器学习模型的大小减少了80%，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成本。除了处理量化数据，新的AI企业家还瞄准了在日益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。等待信息被提取，协助厂商掌握相关法律法规。

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领域的新企业家都是高度自动化的数据处理服务，使原本没有专业数据科学家的公司能够处理重要但繁琐的数据。公司的数据处理环节由自动化AI软件服务完成。企业只需要使用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。

制造商引进AI相关技术，除了希望正确使用自己的数据进行分析，更希望AI在经验应用中有知识传承和未来发展的基础。除了建立相关制造业的大型数据库，在平台上积累各个行业的合适模型，并完成测试和引入，也是国际制造业AI服务的趋势。在跨行业的制造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，然后根据需要调整经验应用方向。总的来说，制造业结合了AI技术的应用，许多单独的行业AI模型共享，以及详细的模型评审服务，这些都是制造业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在生产流程的改进中有很多应用服务，但是很多生产流程仍然依赖于人工执行，所以第一个任务就是将AI应用到人工工作流程的改进中。企业引入AI的主要目的是不再把传统的降低成本放在首位，而是把提高组织效率和增加新的收入来源作为首要任务。

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，并提供高质量的数据分析。包括定性数据文件规定、定量数据设备、和机器等数据处理服务，为制造商的业务分析奠定基础;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，还可以利用AI应用在其他行业的功能;此外，制造业中的AI服务不仅限于虚拟数据分析，还利用AI视觉分析人员的移动、安置位置和动作定时服务。并最终将其反馈给物理人员进行操作，从而协助厂家提高整体生产效率。