轉型製造業：人工智慧和機器人的力量
在製造業中，人工智慧 (AI) 指的是機器像人類一樣思考、對內部和外部事件自主反應以及預測未來事件的能力。當工具發生故障或發生任何意外情況（或可能甚至發生任何意外情況）時，機器人可以識別問題並採取行動來解決這些問題。
自動化具有挑戰性的任務和識別工作流程或生產流程中的隱藏模式是製造業中使用的人工智慧的兩個方面。
由於人工智慧和機器智慧，今天的製造商擁有無與倫比的能力來提高產量、管理其供應鏈並加速研發。
是什麼證明在製造業中使用人工智慧是合理的？
在工業產業中，人工智慧 (AI) 處理包括焊接、噴漆、組裝和物料搬運在內的工作。它以與最優秀的人類工人相當的準確度完成此任務。
此外，人工智慧能夠控制工作流程，而不會出現任何錯誤或延遲。機器不需要休息；您可以將它們推到絕對極限，而無需擔心它會如何影響它們的健康或性能。
此外，人工智慧可以協助製造商即時追蹤複雜的程序、設備或工作流程，使他們能夠發現危險並實施數據驅動的預防性維護策略。
由於這些有利的方面，人工智慧可以節省工業領域的時間。
人工智慧在製造業中的應用有哪些？
- 預測性維護：對於工業產業而言，預測性維護是人工智慧的一項重大優勢。透過這樣做，公司可以更好地了解其機器的狀況、減少停機時間並最大限度地利用資產。
- 節能：人工智慧可以幫助提高工廠的能源效率。製造公司可以透過「聆聽」其設備並理解大量數據集，來簡化和自動化供應鏈管理、流程設計和資源管理等例行操作。
- 包裝和封裝：透過使製造商能夠看到、聽到和觸摸設備和輸送帶，物聯網 (IoT) 使他們能夠優化包裝流程。
- 品質控制：製造業中的人工智慧可用於優先處理缺陷並識別其模式，從而節省企業的時間和金錢。此外，它可以透過優化檢查程序來提高良率並降低將有缺陷的產品投放市場的可能性。
人工智慧和機器人在製造領域中的工作
以下是一些正在利用基於機器學習的方法來推進製造業的主要企業。它們包括西門子、通用電氣。各個企業如何利用這項新技術的細節如下：
西門子
他們使用神經網路監控他們的鋼鐵廠。由於這個原因，他們能夠為製造目的建立人工智慧。西門子推出了 Mindsphere，這是一個智慧雲，旨在追蹤機器車隊的維護需求。 Mindsphere 現在正在測試中。他們的主要目標是追蹤、記錄和檢查從設計到恢復的所有連接活動。以便他們可以快速識別並修復任何錯誤。西門子在人工智慧方面最重大的成就是能夠比任何人都更好地減少特定燃氣渦輪機的排放。最新的燃氣渦輪機包括 500 個感測器，可以持續測量溫度、壓力和其他變數。
西門子網站上發表的一篇文章聲稱，科學家們創造了一種具有人工智慧的雙臂機器人，它無需程式設計即可生產產品。任務由機器人的手臂獨立分配，並且作為一個團隊可以更快地完成。在位於慕尼黑的公司國際研究部門西門子企業技術 (CT) 中展示了手的功能。燃氣渦輪機的自主優化，以及智慧電網和其他工業單元的監控和維護，都已在人工智慧的幫助下完成。西門子正在多個行業中利用人工智慧，並透過為電網提供網路監控和管理工具來升級電網。
通用電氣 (GE)
他們的主要目標是將它們轉變為智慧單元，並且他們在全球擁有 500 多家工廠。 GE 開發了 Brilliant Production 套件作為一個系統，用於監控和管理製造流程的各個方面，並在問題或低效率出現之前解決它們。 GE Brilliant Manufacturing Suite 的目的是將設計、工程、製造、供應鏈、配銷和服務整合到一個單一、智慧的系統中，該系統可以在全球範圍內擴展。最近的報告指出，人們正在努力使用無人機、爬行機器人、人工智慧和預測分析來檢查難以到達的地點。工業單元將能夠優化和維護自身。 Avitas Systems 由 GE Ventures 創立，旨在利用機器人和人工智慧來推進檢測服務領域。
他們正在開發一個基於雲端的系統，該系統將存取和分析來自託管在 GE Predix 軟體上的無人機感測器的資料。配備感測器的無人駕駛無人機可以輕鬆承受高溫。他們可以利用紅外線攝影機和其他感測器在問題出現之前發現它們。這些無人機將收集資料並將其輸入 Avitas Systems 平台。該系統會追蹤一段時間內的變化，並根據資料建議檢查和維護。
2020 年全球製造業用例
許多受訪者（59%）認為，品質控制是人工智慧在製造業中最重要的應用。在大多數情況下，品質控制是指採取措施來標準化產出。例如，人工智慧可以透過利用智慧型攝影機來改進檢測程序來協助加強整體品質控制，從而降低成本。製造業包括將原材料和零件轉化為成品的企業。
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人工智慧可以為製造業帶來什麼好處？
- 消除瓶頸：在工業 4.0 時代，瓶頸已被新的機會所取代，這些機會易於發現、分析和利用。
- 消除隱藏費用：製造商可以透過使用數據分析的力量，發現在其流程中隱藏的成本，而這些成本通常只在考慮正常成本時才會被忽略。
- 減少問題：由於製造商現在可以查明錯誤的根源，因此這些錯誤不太可能再次發生。
- 預測：人工智慧能夠預見各種情況，包括化學洩漏、火災、機器故障和零件故障。
在製造業中使用人工智慧的挑戰有哪些？
人工智慧會導致大量失業嗎？要回答這個問題，我們必須首先定義「完全自動化」，這個術語用於描述已經透過機器人和人工智慧完全自動化的每個流程或工作。製造商無法預料到這一點，因為「人加上人工智慧」可以提高 30% 的生產力。然而，30% 並非暗示一個特定數量。在未來幾年，由於投資和研究的增加，它將會上升。因此，完全自動化不會對就業構成危險。
由於人工智慧，安全隱憂會增加嗎？在解決此問題的安全問題時，有必要區分物理安全和網路攻擊。由於人們將負責每天操作工廠機器人，因此物理安全最有可能成為人們關注的問題。另一方面，大多數 IT 基礎設施都會受到網路攻擊的影響。人工智慧可以減少網路攻擊的可能性，因為它在其運作中使用大量數據。
有理由預期，隨著人工智慧越來越深入地融入我們的日常生活，製造流程將會發生變化。
公司目前正在輕手輕腳地前進並進行微小的調整，而不是全力以赴。人工智慧的發展仍然需要大量的工作。因此，目前還沒有確定的贏家。
但製造商需要了解，人工智慧並非「一勞永逸」的技術。它將需要更多的資金和對數位轉型的承諾。
人工智慧軟體開發商 IPsoft 的一篇部落格文章指出，「缺乏人才和勞動力老化」是人工智慧在製造業中面臨的另一個問題。「隨著製造業迅速開始轉變為數位時代，從手工作業轉向自動化，許多人擔心他們會被這場新的革命拋在後面。」
結論
即使在持續轉型的背景下，人工智慧也可以大大協助確保您的製造公司的生存能力。它提供預測性分析，以協助製造商做出更明智的決策。人工智慧的好處有很多，從客戶管理到產品設計。改進的流程品質、更有效率的供應鏈、適應性等都是其中的一些好處。
但是人工智慧技術存在許多問題。成本高昂且容易受到駭客攻擊。但人工智慧的優勢勝過這些缺點。
作者：Sonu Kumar Sah