制造业与工业中的人工智能
人工智能（AI）正在通过优化生产、降低成本和提升效率，改变制造业和工业。从预测性维护和质量控制到供应链自动化，AI推动创新，打造更智能的工厂。
人工智能正在迅速改变制造业，提高效率、改善质量并实现更智能的生产。行业调查显示，约有90%的制造商已经在使用某种形式的AI，尽管许多人认为他们仍落后于竞争对手。
关键AI技术与应用案例
制造商正在应用多种AI技术，在多个运营领域实现生产自动化和优化：
预测性维护
AI算法分析机器传感器数据，预测设备故障。通过机器学习模型和数字孪生，企业可以主动安排维护。
- 显著减少停机时间和维修成本
- 主要汽车制造商预测装配线机器人故障
- 安排非高峰时段维修
计算机视觉质量控制
先进的视觉系统实时检测产品，发现缺陷速度更快且更准确，优于人工检测。
- 摄像头和AI对比零件与理想规格
- 即时标记异常
- 减少废品和次品，同时不影响生产速度
协作机器人（Cobots）
新一代AI驱动机器人能安全地与人类协作，处理重复、精细或重型任务。
- 电子制造商使用协作机器人进行微小元件装配
- 人类专注于监控和创造性问题解决
- 提升生产效率和人体工学
数字孪生与物联网
机械或整个工厂的虚拟复制品支持模拟和优化，无需中断实际生产线。
- 实时物联网传感器数据驱动孪生体
- 工程师模拟“假设”场景
- 优化布局并预测结果
生成式设计与AI驱动的产品开发
通过训练材料、约束和历史设计数据，生成式AI工具能自动创建优化零件和原型。航空航天和汽车企业已在使用该技术制造轻量且坚固的组件。
- 自动生成优化的组件设计
- 快速适应客户偏好，实现大规模定制
- 缩短上市时间，无需停产
这些“智能工厂”系统利用互联设备和数据分析，实现生产实时自我调整。结果是高度灵活、高效的工厂，AI持续监控运营，最大化产能，减少浪费，无需人工干预。
— IBM，智能制造研究
AI在制造业的优势
AI在制造运营中带来多重优势，将传统工厂转变为智能、数据驱动的企业：
效率和生产力提升
减少停机时间和成本
更高质量与更少浪费
加快创新周期
供应链规划优化
提升员工安全
挑战与风险
工业中采用AI面临重大挑战，制造商必须战略性应对：
数据质量与集成
AI需要大量干净且相关的数据。制造商常用的遗留设备未设计用于数据采集，历史数据可能孤立或不一致。
- 遗留设备缺乏现代数据采集能力
- 历史数据常孤立或不一致
- 许多工厂缺乏干净、结构化、特定应用数据
- 缺乏高质量数据，AI模型可能不准确
网络安全与运营风险
连接机器和部署AI增加了网络威胁风险。每个新传感器或软件系统都可能成为攻击面。
- 连接设备增加攻击面
- 安全漏洞或恶意软件可能瘫痪生产
- 实验性AI模型在关键任务中可能不完全可靠
- 需要强有力的安全投资和协议
技能与劳动力影响
缺乏既懂AI又懂工厂运营的工程师和数据科学家，成为实施重大障碍。
- 缺少熟悉AI的制造工程师
- 员工因担忧工作安全而抵触
- 需要广泛的再培训计划
- 变革管理需清晰沟通
成本与标准
实施AI需要大量前期投资，且行业内缺乏成熟标准。
- 传感器、软件和计算基础设施成本高
- 对小型制造商尤为挑战
- 缺少行业统一的AI系统验证标准
- 缺乏透明、公平和安全的框架
主要障碍
- 遗留设备集成
- 数据质量问题
- 技能短缺
- 高实施成本
- 网络安全风险
战略方法
- 分阶段实施与试点
- 数据基础设施投资
- 劳动力培训计划
- 以投资回报为导向的部署
- 安全优先架构
未来趋势与展望
工业中AI的发展轨迹陡峭。专家预测，未来十年AI与其他技术结合将重塑工厂：
生成式AI + 数字孪生
分析师预见，生成式AI与数字孪生模型融合将革新制造业，开启设计、模拟和实时预测分析的新纪元。
- 从被动响应转向主动优化
- 大幅提升效率与可持续性
- 增强韧性与适应性
工业5.0——以人为本的制造
在工业4.0基础上，欧盟的工业5.0理念强调可持续性和员工福祉与生产力并重。
- 机器人承担重型和危险任务
- 人类创造力依然核心
- 循环利用和资源高效
- 终身学习和数字技能培训
边缘AI与实时分析
随着5G和边缘计算成熟，更多AI处理将在工厂现场完成，而非云端。
- 超低延迟控制系统
- 实时质量反馈
- 无需依赖云的即时机器调整
协作机器人更广泛应用
协作机器人在汽车和电子之外的更多行业快速增长。
- 扩展至食品加工和制药
- 适用于小型工厂
- 智能化提升，支持复杂任务
先进材料与3D打印
AI将助力新材料设计，优化复杂零件的增材制造。
- 本地化生产能力
- 按需制造
- 减轻供应链压力
可解释性与伦理
制造商将投资于可解释的AI系统，使工程师能够信任并验证机器决策。
- 可视化AI决策的工具
- 行业安全与公平指南
- 透明且可验证的流程
研究表明，早期投资AI的企业将显著提升市场份额、收入和客户满意度。虽然全面转型需要时间和周密规划，但方向明确：AI将驱动下一代智能、可持续且具竞争力的制造业。
— 行业研究分析
制造业与工业中的顶级AI工具
Siemens MindSphere
Insights Hub（前称MindSphere）是西门子基于云的工业物联网（IIoT）解决方案，旨在连接工业资产，收集并语境化运营数据，生成可操作的洞察，以推动制造和运营改进。它使用户和开发者能够监控资产健康状况，优化流程，预测质量问题，并在企业范围内嵌入自定义分析和仪表盘。
IBM Maximo Application Suite
IBM Maximo 应用套件（MAS）是一款集成平台，将企业资产管理（EAM）、物联网（IoT）监控、人工智能/分析和维护优化统一于一体。MAS使组织能够实时监控资产健康状况，预测故障，优化维护计划，并在各行各业推动运营效率提升。
Mech-Mind Robotics
Mech-Mind Robotics是一家中国工业自动化公司，专注于整合3D视觉传感、AI软件和机器人控制，打造智能机器人系统。其产品组合包括工业3D相机（Mech-Eye）、视觉与AI算法软件（Mech-Vision、Mech-DLK）、机器人编程工具（Mech-Viz）以及测量/检测软件（Mech-MSR）。Mech-Mind的解决方案已在物流、汽车、金属加工、消费电子等多个行业全球部署。
GE Digital
GE Digital的资产绩效管理（APM）是一套全面的软件套件，旨在帮助工业组织最大化资产可靠性，降低运营风险，并最小化维护成本。基于模块化架构，GE APM使组织能够部署单个APM应用程序或将其组合成集成的企业解决方案。通过利用先进的分析、数字孪生和基于风险的资产策略，它支持预测性维护和数据驱动的决策。
