變革製造業：人工智慧與機器人的力量
在製造業中，人工智慧（AI）是指機器像人一樣思考、自主應對內部和外部事件，並預測未來事件的能力。機器人可以在工具損壞或發生任何意外情況時識別問題並採取行動來解決問題，甚至可能發生意料之外的情況。
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人工智慧的兩個方面。
由於 AI 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、管理其供應鏈和加速研發。
什麼是製造業中使用人工智慧的理由？
在工業界，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精度完成這項任務。
此外，AI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；您可以將它們推到絕對極限，而不必擔心它會如何影響它們的健康或性能。
此外，AI 可以幫助製造商實時追蹤複雜的程序、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。
由於這些有益的方面，AI可以在工業領域節省時間。
的應用是什麼AI 在製造業中？
- 預測性維護：預測性維護是人工智慧在工業界的一個顯著優勢。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。
- 能源效率：借助人工智慧，可以提高工廠的能源效率。製造公司可以通過“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：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 AI 可用於確定缺陷的優先順序並識別它們的模式，從而為企業節省時間和金錢。此外，透過優化檢驗程序，它可以提高產量並降低將有缺陷的商品推向市場的可能性。
AI 和機器人在製造領域的工作
以下是一些主要企業，它們正在使用基於機器學習的方法來推進製造業。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
他們使用神經網絡監控他們的鋼鐵廠。由於這個原因，他們能夠為製造目的建立 AI。西門子推出了 Mindsphere，這是一個智慧雲，旨在追蹤機器群體的維護需求。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回收的所有相關活動，以便他們可以快速識別和修復任何錯誤。西門子最重要的與 AI 相關的成就，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，可持續測量溫度、壓力和其他變數。
西門子網站上發布的一個故事聲稱，科學家們創造了一個具有人工智慧的雙臂機器人，可以生產商品，而無需編程。任務在機器人的手臂之間獨立分配，並且作為一個團隊更快地完成。在西門子公司技術（CT）公司位於慕尼克的國際研究部門，展示了雙臂的功能。透過人工智慧的幫助，已經完成了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。西門子正在多個行業中使用人工智慧，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，並且在全球範圍內擁有 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 的 Brilliant Manufacturing Suite 的目的是將設計、工程、製造、供應鏈、分銷和服務集成到一個單一的、智慧的系統中，該系統可在全球範圍內擴展。最近的報告指出，正在努力使用無人機、爬行機器人、AI 和預測分析來檢查難以到達的位置。工業單元將因此能夠優化和維護自身。GE Ventures 成立了 Avitas Systems，利用機器人和人工智慧來推進檢驗服務領域。
他們正在開發一個基於雲端的系統，該系統將訪問和分析來自 GE 的 Predix 軟體託管的無人機上的感測器的數據。帶有感測器的無人機可以輕鬆承受高溫。他們可以使用紅外線攝影機和其他感測器在問題出現之前找到問題。這些無人機將收集數據並將其饋送到 Avitas Systems 平台。該系統追蹤隨時間的變化，並根據數據建議檢驗和維護。
2020 年全球製造業使用案例
許多受訪者（59%）認為品質控制是人工智慧在製造領域最重要的應用。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，人工智慧可以透過使用智慧攝影機來增強檢驗程序來幫助提高整體品質控制，從而降低成本。製造業包括將原材料和零部件轉化為成品的企業。
圖 1
人工智慧能為製造業帶來什麼好處？
- 消除瓶頸：在工業 4.0 時代，瓶頸已被簡單易於發現、分析和利用的新機會所取代。
- 消除隱藏費用：透過利用資料分析的力量，製造商可以發現其流程中經常被忽視的隱藏成本，而這些成本只是在考慮正常成本時。
- 減少問題：由於製造商現在可以查明錯誤的根源，因此它們不太可能再次發生。
- 預測：AI 能夠預見各種情況，包括化學洩漏、火災、機器故障和元件故障。
在製造領域使用 AI 的挑戰是什麼？
AI 會導致大量失業嗎？要回答這個問題，我們首先必須定義“完全自動化”，這個術語用於描述所有已經完全透過機器人和 AI 自動化的流程或工作。製造商無法預料到這一點，因為“人加 AI”將生產力提高了 30%。然而，30% 並不暗示具體的數量。在未來幾年，由於投資和研究的增加，它將會增加。因此，完全自動化不會對工作構成威脅。
由於 AI，安全隱患會增加嗎？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。由於人們將負責每天操作工廠機器人，因此實體安全最有可能成為一個問題。另一方面，大多數 IT 基礎設施都受到網路攻擊的影響。AI 可以降低網路攻擊的可能性，因為它在其運作中使用大量數據。
隨著人工智慧日益融入我們的日常生活，製造流程的改變是可以預期的。
目前，各公司正小心翼翼地進行微調，而非全力投入。人工智慧的發展仍需要大量工作。因此，目前還沒有明確的贏家。
但製造商需要了解，人工智慧並非「一蹴可幾」的技術。它需要更多的資金投入和對數位轉型的承諾。
根據AI軟體開發商IPsoft的部落格文章，另一個製造業AI面臨的問題是「缺乏人才和勞動力老化」。「許多人擔心他們會在這場新革命中被拋在後面，因為製造業正迅速轉變為數位時代，從人工勞動轉向自動化。」
結論
即使在不斷轉型的背景下，人工智慧也可以大大有助於確保您製造公司的生存能力。 它提供預測分析，以幫助製造商做出更明智的決策。 人工智慧的好處很多，從客戶管理到產品設計。 改善的流程品質、更有效率的供應鏈、適應性等都是其中的一些優點。
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。 但人工智慧的優勢超過了這些缺點。
作者：Sonu Kumar Sah