制造业如何与人工智能技术融合发展?

什么是制造业中的人工智能?

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带来了巨大的推动力，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提高制造流程的效率;例如，交货时间和使用的数量。从事智能制造，向智能制造商转型是当前的重要任务。

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的现状影响，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，制造业正在进行大规模的数字化转型。近年来，客户的小批量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。智能制造解决方案仍然可以快速响应。面对不确定性，企业需要实时控制生产能力、产量、供应链调度、产品组合等所有信息，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。

制造业逐渐重视并引进数据采集与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与分析。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，物联网人工智能(AIoT)结合人工智能和物联网概念的应用正逐步广泛应用于制造业。

各大云公司纷纷开发并推出了自己的AIoT产品，细化了数据处理技术，将机器学习模型的规模缩小了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。协助厂商处理数万项数据，大大降低云存储和计算成本。除了处理定量数据，新的人工智能创业者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，比如对招标、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，协助厂家掌握相关法律法规。

总体而言，无论是定性数据处理还是定量数据处理，制造业数据处理领域的新创业者大多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企业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人工智能软件服务处理。企业只需使用简单的操作界面，就进入了为企业获取价值的数据分析应用阶段。

厂商引进人工智能相关技术，除了希望正确使用自己的数据进行分析外，还希望人工智能在实证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外，在平台上积累各行业的合适模型，完成测试和引入也是国际制造业AI服务的趋势。在跨多个行业的制造业AI模型方面，利用来自多个行业的大量制造业维护数据，提供多种经过训练的工业AI模型，然后根据需要调整经验应用方向。总体而言，制造业结合AI技术应用、众多个别行业AI模型共享、精细模型评审服务，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以运营为导向的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向物流和仓储，以提高组织效率，如仓库自动化、库存预测和交付自动化。另一方面，信息安全也是一个日益发展和重视的领域。

在制造业中，除了传统的自动光学检测(AOI)外，人工智能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，人工智能在生产流程的改进方面有很多应用服务，但是很多生产流程仍然依赖于人工执行，所以首要任务是将人工智能应用于手工工作流程的改进。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他们的首要任务。

展望人工智能技术的未来

面对疫情后时代的不确定性和全球市场的不断变化，AI创新瞄准制造业进入AI应用的关键痛点，将提供更全面、更深入的相应服务，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、机器等数据处理服务，为厂商业务分析奠定基础;并对制造业进行实证细分，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，制造业中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来分析人员移动，安置位置和行动时机服务。并最终将其反馈给实体人进行操作，从而协助制造商提高整体生产效率。