“以更低的运营成本和更高的效率生产更优质的产品”是成都软件开发认为制造业永恒的目标。AI 和 ML 在制造业中的作用和未来充满希望。人工智能和机器学习可以使制造业扩大业务规模并帮助他们发展。
“智能制造”革命已经使企业比以往任何时候都更容易实现这一目标。
许多专家认为，人工智能和机器学习有望在未来对工厂和制造业产生重大影响。
2022 年制造业市场的人工智能价值为 128 亿人民币，预计到 2027 年将达到 766 亿人民币，从 2022 年到 2027 年的复合年增长率为 47.9%。
数据已经成为一种宝贵的资产，并且由于大数据分析，捕获和保存数据变得比以往任何时候都更容易获得。
人工智能和机器学习使当今的制造商能够显着提高他们的底线。
如何？这些技术使制造商能够通过消除不必要的生产损失和相关成本来提高生产效率。
当然，从人工智能中获得有形的商业价值说起来容易做起来难。人工智能是一项具有多种行业应用的复杂技术。
那么，制造商如何看穿“炒作”，做出更好的投资工业人工智能决策并获得竞争优势？
我们将在本文中帮助您准确理解这一点。人工智能和机器学习在制造业中有许多潜在的应用。人工智能可以为制造商派上用场
优化生产流程
改善质量控制
预测维护需求
机器学习可以帮助制造商开发新材料或自动化重复的操作任务。
在探索它们在制造业中的应用和用途之前，让我们先了解一下这些技术。
这是许多希望在其流程中实施这些技术的制造商的一般疑问。所以让我们把同样的事情排除在外。
人工智能（AI）是一种模拟人类认知功能的计算机技术，例如学习和解决问题。借助人工智能，计算机程序可以模拟人们如何思考和做出判断，以获取新数据并使用数学和逻辑做出决策。
人工智能 (AI) 在制造业中发挥着至关重要的作用。它与工业物联网 (IIoT) 密切相关，并导致工业 4.0。人工智能在制造业中有多种应用，它可以通过多种方式改善业务。
机器学习 (ML) 是人工智能最流行的子集之一。流程制造竞争激烈，市场瞬息万变，系统复杂，运动部件众多。加工厂需要 AI 和 ML 可能提供的所有好处来推动创新和提高盈利能力。
在制造业中，机器学习广泛用于预测功率分析、机器人技术、预测性维护和有助于工厂优化、盈利和安全的自动化程序。
然而，尽管存在这些挑战，人工智能和机器学习在制造业中的未来是有希望的。这些技术可以彻底改变制造业和物品的生产方式。
缩放是制造商当今面临的最严重的问题之一。使用传统方法在不提高价格的情况下改善制造可能很困难。这就是 AI 和 ML 可以派上用场的地方。
企业可以通过自动化操作和程序来提高产量，而无需增加额外的工人或投资新设备。
企业可以通过分析数据和识别趋势对其产品、服务和运营做出有意义的改变。这一步将有助于创造更优质的产品或更高效的生产流程。所以是的，人工智能和机器学习可以帮助企业节省资金并增加利润。
最后，人工智能和机器学习还可以帮助企业更有效地管理其供应链。通过分析客户需求数据，制造商可以更好地预测未来需求并相应地计划生产。
这样做将使企业避免在需求被低估或高估时经常发生的代价高昂的错误。
人工智能 (AI) 和机器学习已经在各种制造环境中得到应用。
然而，在这些技术可以在制造业中广泛实施之前，必须克服几个障碍。
例如，人工智能和机器学习需要大量数据来训练他们的算法。在生产环境中，制造过程的数据经常是不可用的。此外，AI 和 ML 算法通常需要针对制造进行定制。
AI 集成数据、分析数据并生成深入的见解和预测，帮助组织在基于工厂的流程中全面做出更好的决策。
文本分析是人工智能的一个例子，它利用大型数据集来寻找模式和趋势，然后创建模型来预测未来会发生什么。
自动化工厂管理系统，例如PlantLink TM和PRISM TM，可以自动执行许多以前需要的耗时的手动活动。它们使工厂能够预测需求和供应的变化，计划最佳维护窗口，并检测问题的早期预警信号。
例如，生物特征分析可用于训练 AI 模型，该模型可以评估这些数据并预测客户行为，而不是将数据存储在表格或电子表格中。
用户的行为模式和生理反应，例如心率和脑电波活动，可以通过内置在衣服中或附着在身体各个部位的传感器来捕获。
此信息有助于监控需求和供应的变化、预测最佳维护间隔以及检测异常的早期预警信号。在人工智能和机器学习的帮助下，制造公司可以：
•节省资金、发现新的效率并减少资源浪费
•紧跟市场发展和变化
•符合法规和行业标准，提高安全性，并尽量减少对环境的影响
•提高您的商品质量
•发现并消除生产过程中的瓶颈
•提高供应链可见性和分销网络
•发现故障或异常并尽快采取行动
•改进流程，并进行更精确的根本原因分析
•优化设备生命周期
让我们详细了解在制造业中实施 AI/ML 的全部范围。
改善数据管理
在开始 AI 项目或创建 ML 模型之前，您需要大量数据来实施任何 AI 或机器学习技术。
因此，采购必要的数据集至关重要。
您还需要将数据集存储在一个集中位置，使其可供您的 ML 工具访问，并利用适当的数据处理平台将原始数据转换为可用的数据集。
机器学习和人工智能有多种工业应用，每一种都有可能提供价值并提高您的利润。
首先缩小可以快速交付最大价值且目前拥有足够数据的领域，然后决定首先瞄准哪些目标，以使 AI/ML 实施更容易。
尽管您可能会首先将 AI 用于某些部门的特定、离散的杂务或将 ML 预测应用于特定用例，但您不会以这种方式看到它的全部效果。
您必须链接每个独立实例，并在整个公司纵向和横向应用 AI 自动化和 ML 预测功能。
您需要具备必要技能的合适人员将机器学习或 AI 应用到您的公司。这可能包括数据科学家、IT 专家和其他专家。
要在制造业成功实施 AI/ML，您必须经历文化变革并成为数据驱动的。
在您使用机器学习和 AI 算法之前，您必须通过收集数据以创建有价值的见解来建立信任，以帮助员工实现他们的目标并完成他们的日常任务。否则，您的员工只会忽略它们。
如您所见，人工智能和机器学习在制造业中有许多潜在的应用。
这些技术可以彻底改变制造业和物品的生产方式。
然而，在它们可能被广泛实施之前，仍有一些挑战需要克服。
尽管如此，人工智能和机器学习在制造业中的未来是令人鼓舞的。成都软件开发需要合适的 AI 技术堆栈、工具和数字合作伙伴来帮助制造业无缝简化实施流程。
