人工智慧如何重塑製造業的未來？

根據研究機構最近發布的一份調查報告，到2022年，人工智慧為製造業帶來的價值達到23億美元，預計到2027年將達到167億美元。從自動化和預測分析，到自然語言處理(NLP)和電腦視覺，採用任何形式的人工智慧的結果都可以在IBM、英特爾、通用電氣、西門子等早期採用者身上看到，以及他們獲得的成功和業務增長。

本文將介紹製造公司從在其流程中實現人工智慧中受益的一些方式。此外，將分享人工智慧的各種應用，無論產品細節如何，它們都將幫助企業節省成本並改善流程。

為什麼在製造業中採用人工智慧?

產業專家指出，利用機器人、3D列印和人工智慧的進步，對於許多行業，特別是小眾供應商，提高效率、降低成本和提高安全性至關重要。人工智慧為製造業帶來的好處是雙重的。一方面，人們看到了它為業務提供的前所未有的成長和可擴展性，另一方面，對員工及其生產力和滿意度的正面影響。

(1)預測需求預測

預測庫存水準和需求一直是個挑戰。雖然Excel表格和基於去年需求和銷售的機率等傳統方法以前可能管用，但現在人工智慧幫助達到了一個新的準確性水平。使用大量的歷史數據、趨勢和當前事件，並利用正確的人工智慧工具和機器學習模型來預測業務需求，可以確保最高水準的精度。這包括供應鏈的每一部分。例如，哪些產品在一年中的某些時候賣得最快;在需求波動的時候，企業用完某些產品的速度有多快，等等。因此，收集歷史數據並用即時數據豐富它，可以準確地描繪需求前景。它還增加了銷售額和庫存週轉率，同時降低了成本和生產過剩。

(2)減少碳排放

根據世界經濟論壇的數據，全球五分之一的碳排放來自製造業。這包括浪費、生產過剩，當然還有化石燃料的碳排放。因此，使用科技來最小化生產對環境的負面影響是企業應該儘早解決的問題。在已經採用數位化技術之後，許多製造業企業的下一步是讓收集到的數據變得更透明。這不僅將成為脫碳工作的基準，還將贏得客戶的信任。使用人工智慧技術來監測整個生產過程、運輸、設備等的排放，可以了解碳足跡的實際情況。因此，企業可以優化他們的效率，預測排放，並根據未來的需求和法規進行規劃。

(3)啟用流程優化

人工智慧可以透過最大限度地提高生產力和獲利能力，幫助企業轉換和優化內部和外部流程。工作流程的改變會影響成本、生產品質、交付以及生產過程的每個面向。產品生命週期最大的改進之一是自動化。它提供的一些好處包括透過自動化複雜或重複的任務來降低成本和上市時間，消除容易出現人為錯誤的風險，實現更可擴展的生產線，提高生產率，並最大限度地減少能源消耗。

(4)提高員工滿意度

將人工智慧引入製造過程對員工的滿意度和心理健康也有同樣重要和有價值的影響。根據一項研究，人工智慧改善了心理健康，尤其是低技能員工的心理健康，提高了2.342分，而上世紀80年代之前出生的員工的心理健康則提高了2.070分。如果考慮到人工智慧不僅可以對製造業的業務方面產生影響，還可以對企業員工產生影響，那麼達到這些數字就不足為奇了。它隨著時間的推移而減少，有助於學習新的技能和技術，同時縮短了入職所需的時間，並整體改善了工作環境。此外，採用人工智慧可以自動完成資料輸入和建立Excel表格等重複性任務，從而提高員工的工作效率。這樣，員工就有更多的時間專注於工作中其他更重要的面向。

人工智慧在製造業中的應用

(1)先進的品質保證和視覺檢測

品質保證通常是事後才考慮的，這會導致額外的計劃外成本、延遲上市時間、客戶不滿、公司聲譽的下降。為了消除這些風險，Accedia公司為在製造業的客戶之一創建了一個解決方案，幫助他們的員工，工程師和客戶預測軸承生產中的未來故障。該項目利用機器學習和電腦視覺模型來識別和分類上傳的故障軸承圖片中的損壞。強大的雲端分佈允許預測分析的好處在全球客戶的工廠中傳播，並在軸承到達最終客戶之前檢測生產錯誤。它還允許進行精確的根本原因分析和生產優化。麥肯錫公司的一份報告稱，與人工檢查相比，人工智慧可以將缺陷檢測提高90%。

(2)機器人的應用

根據最近的一項研究，目前使用的所有機器人中，約有90%可以在製造設施中找到。當談到製造業中的機器人技術時，人們通常會想到硬體。然而，機器人技術對硬體的依賴和對軟體的依賴一樣多。使用先進的人工智慧和機器學習模型，機器人可以比人類更快地在生產工廠執行任務，同時消除錯誤的風險。所有的機器人都專門從事特定的任務，並且完全獨立於人類的監督。這意味著，雖然機器人負責組裝、材料搬運、焊接、材料分配或搬運，但員工可以專注於更高級和對業務至關重要的任務。

在製造車間使用機器人很可能會吸引更大的銷售額和更高的投資，並將提高品質和可重複性。它將極大地提高靈活性和推向市場的速度。自動化製造流程和將任務外包給機器人將允許將薪資預算分配給再培訓人才和支援業務成長。

(3)分析問題

透過人工智慧技術，特別是自然語言處理(NLP)，最常見的發布報告的方法是聊天機器人。自然語言處理(NLP)是一項相當新的技術，它可以理解非結構化的人類語言，並將其轉換為結構化數據，然後進行分析。使用聊天機器人，製造業員工可以隨時獲得有關不同生產水平、機械部件及其狀況的準確實時信息，這一點非常重要，尤其是在時間敏感的情況下。其他自然語言處理(NLP)和聊天機器人用例可以包括客戶支援自動化、交付或更新通知、管理樓層查詢、庫存和供應商檢查。人工智慧將提供更多的好處，例如快速和輕鬆地存取資料庫和知識，提高效率和操作，並為最終用戶提供創新的互動體驗。

(4)加強網路安全

人工智慧在製造業的另一個重要用例是工業網路安全。這可能包括物聯網外洩、供應鏈感染、網路釣魚、智慧財產權盜竊，甚至勒索軟體，這些都可能導致大量資金和有價​​值的資料損失。不幸的是，作為一個利潤豐厚的行業，製造業顯然是駭客的目標。因此，光是2020年，就有40%以上的製造業企業遭受了網路攻擊。

採用建議的安全指南和網路安全框架是所有人的必須。然而，這有時不足以解決威脅並將風險降至最低。因此，依賴人工智慧驅動的網路安全戰略正在成為新常態。它允許檢測惡意的內部偵察行為、命令和控制攻擊(包括使用外部遠端存取工具)、SMB暴力攻擊、帳戶掃描等等。人工智慧可以即時偵測到所有這些威脅和攻擊，並更快、更有效、更準確地採取補救措施。它還可以收集所有網路流量的數據，分析日誌和事件，並預測威脅。

人工智慧在製造業的未來發展

根據德勤公司最近的一份調查報告：

• 據估計，製造業每年產生約1812PB的數據，遠遠超過零售、金融、通訊和其他行業。
• 93%的製造業公司相信人工智慧將推動整個商業部門的成長和創新。
• 83%的受訪公司認為，人工智慧已經或將對其利潤產生正面影響。

隨著全球市場競爭日益激烈，越來越多的製造業部門加入了人工智慧遊戲——食品、製藥、化學、汽車、電子等。然而，人工智慧技術堆疊的增加實施不會沒有挑戰。企業在研究人工智慧方面面臨的頭號障礙是對熟練人才的需求，以及對內部資源缺乏信任。因此，正如早期採用者向我們展示的那樣，完成這項艱鉅任務的最佳方法是將其外包給專門的人工智慧團隊。

結論

現在可以看到人工智慧在製造業中的眾多應用，以及它在預測維護需求、優化製造流程、管理供應鏈、擴大規模或品質控制方面的好處。在增加銷售和品質等參數之前，難以降低成本，那麼正確的人工智慧技術堆疊和軟體合作夥伴可以使其成為現狀。

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