根據(jù) AspenTech 2020 工業(yè)人工智能研究報(bào)告，在大型工業(yè)公司中，83% 的人認(rèn)為人工智能會(huì)產(chǎn)生更好的結(jié)果，但只有 20% 的人采用了它。 領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)對(duì)于在制造業(yè)中成功采用人工智能至關(guān)重要。 它們共同構(gòu)成了工業(yè) AI，它在特定領(lǐng)域的工業(yè)應(yīng)用中使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 人工智能可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)在制造業(yè)中發(fā)揮作用。

讓我們探索制造業(yè)中人工智能技術(shù)的一些重要趨勢(shì)，以更清楚地了解您可以做些什么來(lái)使您的業(yè)務(wù)保持最新?tīng)顟B(tài)。

人工智能是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域

對(duì)于我們將討論的所有在制造業(yè)中應(yīng)用的技術(shù)，人工智能并不是描述它們的最準(zhǔn)確方式。人工智能是一個(gè)非常廣泛的主題，有許多不同的方法和技術(shù)屬于其范圍。機(jī)器人技術(shù)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等都是不同的技術(shù)，它們本身就值得大量關(guān)注。

牢記這一點(diǎn)，讓我們談?wù)勅斯ぶ悄茉谥圃鞓I(yè)中的許多應(yīng)用——這里有一些工業(yè)人工智能用例。

人工智能在制造業(yè)的目標(biāo)

人工智能研究機(jī)器無(wú)需人工干預(yù)即可處理信息和做出決策的方式。一種流行的思考方式是，人工智能的目標(biāo)是模仿人類的思維方式，但事實(shí)并非如此。盡管人類在執(zhí)行某些任務(wù)方面效率更高，但它們并不完美。最好的人工智能是能夠理性、準(zhǔn)確地思考和決策的人工智能。

最好的例子可能是人類不具備處理數(shù)據(jù)和大型數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的復(fù)雜模式的能力。然而，人工智能可以輕松地對(duì)制造機(jī)器的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并從數(shù)據(jù)中挑選出明確表明機(jī)器將在未來(lái)幾周內(nèi)需要維護(hù)的異常值。人工智能可以在人類分析數(shù)據(jù)所花費(fèi)的時(shí)間的一小部分內(nèi)完成這項(xiàng)工作。

機(jī)器人技術(shù)：現(xiàn)代制造的基石

許多(如果不是大多數(shù))人工智能應(yīng)用涉及軟件而不是硬件。然而，機(jī)器人技術(shù)主要集中在高度專業(yè)化的硬件上。制造業(yè)將這項(xiàng)技術(shù)大量用于許多不同類型的應(yīng)用。根據(jù) Global Market Insights, Inc 的預(yù)測(cè)，到 2024 年，工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)價(jià)值將超過(guò) 800 億美元。在許多工廠，例如日本的 Fanuc 工廠，機(jī)器人與人類的比例約為 14:1。這表明，可以將大量工廠自動(dòng)化，以降低產(chǎn)品成本、保護(hù)工人并實(shí)現(xiàn)更高的效率。

工業(yè)機(jī)器人技術(shù)需要非常精確的硬件，最重要的是可以幫助機(jī)器人正確執(zhí)行任務(wù)的人工智能軟件。這些機(jī)器非常專業(yè)，不從事決策業(yè)務(wù)。它們可以在人工技術(shù)人員的監(jiān)督下操作，也可以不受監(jiān)督。由于他們比人類犯的錯(cuò)誤更少，工廠的整體效率在機(jī)器人技術(shù)的幫助下大大提高。

當(dāng)人工智能與工業(yè)機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合時(shí)，機(jī)器可以自動(dòng)執(zhí)行諸如材料處理、組裝甚至檢查等任務(wù)。

機(jī)器人加工自動(dòng)化

與人工智能和機(jī)器人技術(shù)相關(guān)的一個(gè)經(jīng)常被拋出的術(shù)語(yǔ)是機(jī)器人處理自動(dòng)化。但是，重要的是要注意這與硬件機(jī)器無(wú)關(guān)，而是與軟件有關(guān)。

機(jī)器人處理自動(dòng)化是關(guān)于軟件任務(wù)的自動(dòng)化，而不是硬件。它將流水線機(jī)器人的原理應(yīng)用于數(shù)據(jù)提取、表單完成、文件遷移和處理等軟件應(yīng)用程序。盡管這些任務(wù)在制造中扮演的角色不那么明顯，但它們?cè)趲?kù)存管理和其他業(yè)務(wù)任務(wù)中仍然發(fā)揮著重要作用。如果您生產(chǎn)的產(chǎn)品需要在每個(gè)單元上安裝軟件，這一點(diǎn)就更為重要。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)：人工智能驅(qū)動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)

在制造業(yè)中，質(zhì)量控制是人工智能最重要的用例。即使是工業(yè)機(jī)器人也會(huì)犯錯(cuò)誤。盡管這些情況比人類少得多，但讓有缺陷的產(chǎn)品下線并運(yùn)送給消費(fèi)者的成本可能很高。人類可以手動(dòng)觀看流水線并抓住不良品，但無(wú)論他們多么細(xì)心，總會(huì)有一些不良品從縫隙中溜走。相反，人工智能可以通過(guò)為我們檢查產(chǎn)品來(lái)使制造過(guò)程受益。

使用攝像頭和物聯(lián)網(wǎng)傳感器等硬件，人工智能軟件可以分析產(chǎn)品以自動(dòng)檢測(cè)缺陷。然后，計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)決定如何處理有缺陷的產(chǎn)品。

自然語(yǔ)言處理：提高問(wèn)題報(bào)告效率

由自然語(yǔ)言處理提供支持的聊天機(jī)器人是制造業(yè)中一個(gè)重要的人工智能趨勢(shì)，可以幫助提高工廠問(wèn)題報(bào)告和幫助請(qǐng)求的效率。這是一個(gè)專門模擬自然人類對(duì)話的人工智能領(lǐng)域。如果工作人員能夠使用設(shè)備與聊天機(jī)器人交流和報(bào)告他們遇到的問(wèn)題和問(wèn)題，人工智能可以幫助他們以易于解釋的格式更快地提交熟練的報(bào)告。這使工人更加負(fù)責(zé)，并減輕了工人和主管的負(fù)擔(dān)。

網(wǎng)頁(yè)抓取

制造商可以利用 NLP 更好地理解通過(guò)網(wǎng)絡(luò)抓取任務(wù)獲得的數(shù)據(jù)。 AI 可以掃描在線資源以獲取相關(guān)的行業(yè)基準(zhǔn)信息，以及運(yùn)輸、燃料和勞動(dòng)力的成本。這有助于優(yōu)化整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)。

情緒映射

在情感交流方面，機(jī)器遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人類。計(jì)算機(jī)很難理解用戶情緒變化的背景。然而，自然語(yǔ)言處理正在通過(guò)情感映射改善這一領(lǐng)域。這為計(jì)算機(jī)了解客戶的情緒和操作員的感受開(kāi)辟了廣泛的可能性。

機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)

這三種技術(shù)是在制造業(yè)中用于許多不同解決方案的人工智能技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)：一種人工智能技術(shù)，算法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以做出決策并識(shí)別收集到的真實(shí)數(shù)據(jù)中的模式。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：使用“人工神經(jīng)元”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入層接收輸入。該輸入被傳遞到隱藏層，該隱藏層為輸入分配權(quán)重并將其定向到輸出層。

深度學(xué)習(xí)：一種應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，其中軟件像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣模擬人腦，但信息從一層傳遞到下一層以進(jìn)行更高的處理。

機(jī)器學(xué)習(xí)是制造業(yè)的一個(gè)巨大趨勢(shì)，我們有一整篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的應(yīng)用的博客文章，如果您對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)如何從根本上改變制造業(yè)的運(yùn)作方式感興趣，您應(yīng)該閱讀這篇文章。這些工業(yè) AI 用例展示了我們?nèi)绾卧?2022 年在制造業(yè)中利用 AI。

人工智能在制造業(yè)的未來(lái)

人工智能在制造業(yè)中的作用接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么?對(duì)此有很多想法，一些來(lái)自科幻小說(shuō)領(lǐng)域，另一些則是已經(jīng)被使用的技術(shù)的擴(kuò)展。最直接明顯的演變將是對(duì)數(shù)據(jù)收集的更多關(guān)注。制造業(yè)中使用的人工智能技術(shù)只能靠自己做很多事情。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及、使用和有效性的提高，可以收集更多數(shù)據(jù)，人工智能平臺(tái)可以使用這些數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)制造中的各種任務(wù)。

然而，隨著人工智能的進(jìn)步隨著時(shí)間的推移，我們可能會(huì)看到完全自動(dòng)化工廠的興起，產(chǎn)品設(shè)計(jì)是自動(dòng)完成的，幾乎沒(méi)有人工監(jiān)督等等。但是，除非我們繼續(xù)創(chuàng)新的趨勢(shì)，否則我們永遠(yuǎn)不會(huì)達(dá)到這一點(diǎn)。它所需要的只是一個(gè)想法——它可以是技術(shù)的統(tǒng)一，也可以是在新的用例中使用技術(shù)。這些創(chuàng)新改變了制造業(yè)市場(chǎng)格局，幫助企業(yè)脫穎而出。