隨著先進技術簡化了復雜流程的管理方式，制造業正在經歷著巨大的變革。尤其是，制造商可以通過最大程度地減少機器停機時間，預測維護需求以及優化工廠車間資源來改善其運營。正是在這些領域中，人工智能（AI）和機器學習通過使其易于收集有關機器性能的數據并立即找到解決方案，正在幫助顛覆制造業。

影響制造業的關鍵AI細分市場

AI是學習系統功能的統稱，被視為代表智能，包括圖像和視頻識別，規范性建模，智能自動化，高級仿真和復雜分析等。在制造過程中，AI用例圍繞以下技術展開：

• 機器學習：使用算法和數據自動從基礎模式中學習，而無需進行顯式編程。

• 深度學習：機器學習的一部分，它使用神經網絡來分析圖像和視頻之類的東西。

• 自治對象：自行管理任務的AI代理，例如協作機器人或聯網車輛。

制造業人工智能預計將從2020年的11億美元增長到2026年的167億美元，復合年增長率達到驚人的57％。增長主要歸因于大數據的可用性，工業自動化程度的提高，計算能力的提高以及資本投資的增加。

重資產制造業的游戲規則改變者

在AI的幫助下，重型制造商改變了保持運營效率的方式。他們過去常常用資本支出來資助改進工作（即，他們在新設備上花了很多錢來替換有故障的設備）。人工智能是一種成本較低的替代方案，使這些公司可以：1、更有效地分析機器數據以找到主動維護解決方案；2、用機器設備狀態的自動AI決策代替機器操作員的手動監視活動。

麥肯錫（McKinsey）最近的一份報告說明了一家水泥制造商的用例，該公司創建了一個AI驅動的“資產優化器”，以提高立式生料磨的產量。該解決方案首先從數百個過程變量中快速捕獲了數百萬行數據。然后將數據映射到自動化工作流程，并應用神經網絡和分析算法來優化過程控制。該優化器能夠自動駕駛，無需操作員干預即可自動控制制造過程。結果：八個月后，該解決方案比手動模式提高了11.6％，從而幫助制造商提高了利潤。

預測性維護的重要性

持續維護生產機械和設備是制造商的主要費用，并且可能對運營利潤產生巨大影響。計劃外停機每年使制造商損失500億美元，而資產故障是造成計劃外停機的42％的原因。

預測性維護的概念使用AI算法來預測何時機器和設備可能發生故障?？梢杂柧欰I來連續監視設備上的傳感器，預測它們何時可能出現故障以及建議主動的，基于狀況的維護計劃。例如偏離材料配方，設備性能的細微變化或原材料的變化。結果是減少了停機時間，并延長了設備的剩余使用壽命。

通用汽車公司的一個關鍵用例強調了預測性維護過程。這家汽車公司分析了安裝在組裝機器人上的攝像機中的圖像，以識別出機器人部件故障的跡象。在一項先導測試中，由AI驅動的系統在7,000個機器人中檢測到72個組件故障實例，并在可能導致計劃外停機的情況下影響生產之前發現了問題。

改善產品安全性并啟用智能工廠

汽車輪胎是安全組件，因此普利司通（Bridgestone）等制造商在質量上追求完美。為了實現該目標，該公司創建了一個機器學習系統，以提供對質量保證的自動控制，通常取決于人工監控。該系統使用傳感器測量480個質量項目，并實時自動控制機器。與人為控制的過程相比，產品均勻性提高了15％，并且通過消除成型過程中的瓶頸使生產率提高了一倍。

機器學習也將是明天智能工廠的核心。例如，諾基亞最近推出了一個視頻應用程序，該程序利用機器學習功能在生產過程中出現異常時向制造商發出警報，以便可以對其進行實時糾正。借助5G網絡，裝配線可以將問題直接傳達到600公里以外的數據中心。

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