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) 是指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（甚至可能是不曾預料到的事情）時，機器人可以識別問題並採取行動來解決它們。
自動化具有挑戰性的任務以及識別工作流程或生產過程中隱藏的模式是人工智慧在製造業中的兩個應用層面。
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吞吐量、管理其供應鏈並加速研發。
是什麼證明了在製造業中使用人工智慧是合理的？
在工業領域，人工智慧 (AI) 處理焊接、噴漆、組裝和物料搬運等工作。它以與最優秀的人類工人相當的準確度完成這些工作。
此外，人工智慧能夠在沒有任何錯誤或延遲的情況下控制工作流程。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效能。
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，從而使他們能夠發現危險並實施數據驅動的預防性維護策略。
由於這些有益的方面，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：預測性維護是人工智慧為工業領域帶來的一項重大優勢。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例行操作，例如供應鏈管理、流程設計和資源管理。
- 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) 正在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缺陷模式，從而為企業節省時間和金錢。此外，它還可以透過優化檢驗程序來提高產量並降低將有缺陷的商品釋放到市場上的可能性。
人工智慧和機器人在製造領域的工作
以下是一些主要企業，它們正在利用基於機器學習的方法來推進製造業的發展。它們包括西門子、通用電氣。以下是各企業如何利用這項新技術的具體細節：
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，他們得以建立用於製造目的的人工智慧。西門子推出了 Mindsphere，這是一個智慧雲，旨在追蹤機器群的維護需求。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相關活動。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顯著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聲稱，科學家們創造了一種具有人工智慧的雙臂機器人，無需程式設計即可生產商品。該任務由機器人的手臂獨立劃分，並且作為一個團隊可以更快地完成。在慕尼黑的西門子公司技術 (CT)（該公司的國際研究部門）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位的監控和維護，都已在人工智慧的幫助下完成。西門子正在多個產業中使用人工智慧，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，作為一個監控和管理製造過程的每個方面並在任何問題或效率低落出現之前加以解決的系統。GE 的 Brilliant Manufacturing Suite 的目的是將設計、工程、製造、供應鏈、配送和服務整合到一個單一的、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，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位置。因此，工業單元將能夠自行優化和維護。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業。
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數據。配備感測器的無人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來在問題出現之前找到它們。這些無人機將收集數據並將其輸入到 Avitas Systems 平台。該系統會追蹤一段時間以來的變化，並根據數據建議檢驗和維護。
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顯著的應用。在大多數情況下，品質控制是指實施使輸出標準化的措施。例如，人工智慧可以透過利用智慧型攝影機來增強檢驗程序，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變為成品的企業。
圖表 1
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，瓶頸已被新的機會所取代，這些機會很容易被發現、分析和加以利用。
- 消除隱藏的費用：製造商可以透過使用數據分析的力量來揭示其過程中隱藏的成本，當他們僅考慮正常成本時，這些成本通常會被忽視。
- 減少問題：由於製造商現在可以查明錯誤的來源，因此這些錯誤不太可能再次發生。
- 預測：人工智慧有能力預見各種情況，包括化學品洩漏、火災、機器故障和零組件故障。
在製造業中使用人工智慧有哪些挑戰？
人工智慧是否會導致大量失業？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」可以將生產力提高 30%。然而，這 30% 並非暗示一個特定的量。在未來幾年中，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，安全問題是否會增加？在解決這個問題的安全問題時，有必要區分實體安全和網路攻擊。由於人們將負責日常操作工廠機器人，因此實體安全很可能是一個問題。另一方面，大多數 IT 基礎設施都受到網路攻擊的影響。人工智慧可以使用海量數據進行運作，因此可以降低遭受網路攻擊的可能性。
可以合理地預期，隨著人工智慧越來越深入地融入我們的日常生活，製造過程將會發生變化。
公司目前正在小心翼翼地行事並進行微小的調整，而不是全力以赴。人工智慧的開發仍然需要大量的工作。結果，尚未出現一個確定的贏家。
但是製造商需要了解人工智慧不是一種「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。
根據人工智慧軟體開發商 IPsoft 的一篇博文，「缺乏人才和勞動力老齡化」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，從手工勞動轉向自動化，許多人擔心他們會被這次新革命拋在後面。」
結論
即使面對持續的轉型，人工智慧也可以大大有助於確保您的製造公司的可行性。它提供預測性分析，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些好處。
但是人工智慧技術存在許多問題。成本高昂，而且容易受到駭客攻擊。但是這些缺點被人工智慧的優點所抵消。
作者：Sonu Kumar Sah