轉型製造業：人工智慧與機器人的力量
在製造業中，人工智慧 (AI) 指的是機器像人類一樣思考、對內外部事件自主反應以及預測未來事件的能力。當工具損壞或發生任何意外（甚至可能是一些意想不到的事情）時，機器人可以識別問題並採取行動來解決問題。
自動化具有挑戰性的任務以及識別工作流程或生產流程中的隱藏模式是人工智慧在製造業中使用的兩個方面。
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、管理供應鏈和加速研發。
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、組裝和物料搬運等工作。它以與最偉大的人類工人相當的準確性來完成此任務。
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；您可以將它們推到極限，而不必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部門的時間。
人工智慧在製造業中的應用有哪些？
- 預測性維護：對於工業行業而言，預測性維護是人工智慧的一項重大優勢。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化資產利用率。
- 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」其設備並理解大量資料集，從而簡化和自動化供應鏈管理、流程設計和資源管理等例行運營。
- 包裝和打包：物聯網 (IoT) 透過使製造商能夠看到、聽到和觸摸設備和輸送帶，使他們能夠優化包裝過程。
- 品質控制：製造業中的人工智慧可用於確定缺陷的優先順序並識別其模式，從而節省企業的時間和金錢。此外，透過優化檢查程序，它可以提高產量並降低將有缺陷的商品投放市場的可能性。
人工智慧和機器人在製造領域的工作
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。其中包括西門子、奇異。以下是各家企業如何利用這項新技術的具體情況：
西門子
他們使用神經網路監控其鋼鐵廠。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，旨在追蹤機器船隊的維護需求。Mindsphere 目前正在測試中。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。西門子與人工智慧相關的最重要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含 500 個感測器，可持續測量溫度、壓力和其他變數。
西門子網站上發表的一篇文章稱，科學家們創造了一款具有人工智慧的雙臂機器人，無需編程即可生產商品。該任務由機器人的手臂獨立分配，並以團隊的形式更快地完成。在慕尼黑的西門子企業技術中心 (CT)（該公司的國際研究部門）展示了這些手的功能。燃氣渦輪機的自主優化，以及智慧電網和其他工業單位的監控和維護，都已透過人工智慧來完成。西門子正在多個行業中使用人工智慧，並透過提供網路監控和管理工具來升級電網。
奇異 (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。奇異開發了 Brilliant Production 套件作為一個系統，用於監控和管理製造過程的各個方面，並在問題或效率低下出現之前解決它們。奇異 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智慧系統中，該系統可以在全球範圍內擴展。最近的報告指出，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。因此，工業單位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驗服務部門。
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 的 Predix 軟體上的那些無人機上的感測器中的資料。配備感測器的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找到問題。這些無人機將收集資料並將其傳送到 Avitas Systems 平台。該系統會追蹤隨時間發生的變化，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加強檢查程序，從而協助增強整體品質控制，從而降低成本。製造業包括將原材料和零組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哪些好處？
- 消除瓶頸：在工業 4.0 時代，瓶頸已被新的機遇所取代，這些機遇易於發現、分析和利用。
- 消除隱藏費用：製造商可以透過使用資料分析的力量來發現流程中的隱藏成本，這些成本在他們僅考慮正常成本時常常被忽視。
- 減少問題：由於製造商現在可以查明錯誤的來源，因此它們不太可能再次發生。
- 預測：人工智慧有能力預見各種情況，包括化學物質洩漏、火災、機器故障和組件故障。
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？為了回答這個問題，我們必須首先定義「完全自動化」，這個術語用於描述所有已透過機器人和人工智慧完全自動化的流程或工作。製造商無法預料到這一點，因為「人加人工智慧」可以將生產力提高 30%。然而，30% 並非指特定的金額。由於投資和研究的增加，未來幾年它將會上升。因此，完全自動化不會對工作構成危險。
安全疑慮會因為人工智慧而增加嗎？在解決這個問題的安全問題時，有必要區分人身安全和網路攻擊。由於人們將負責每天操作工廠機器人，因此人身安全很可能是一個問題。另一方面，大多數 IT 基礎架構都受到網路攻擊的影響。人工智慧可以使用大量數據來運作，因此可以降低網路攻擊的可能性。
可以合理預期，隨著人工智慧越來越根深蒂固於我們的日常生活中，製造流程將會發生變化。
公司目前正小心翼翼地前進，並進行小幅調整，而不是全力以赴。人工智慧的發展仍需要大量工作。因此，目前還沒有確定的贏家。
但製造商需要了解，人工智慧不是一種「一勞永逸」的技術。它需要更多的資金和對數位轉型的承諾。
根據人工智慧軟體開發商 IPsoft 的一篇部落格文章，「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。「許多人擔心他們會被拋在這個新革命中，因為製造業正迅速開始轉變為數位時代，從手動工作轉向自動化。」
結論
即使在持續轉型的背景下，人工智慧也可以為確保您的製造公司具有生存能力提供相當大的幫助。它提供預測分析，以幫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、更高效的供應鏈、適應性等等都是其中的一部分。
但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