人工智能(AI)是制造业中最常用的提高整体设备效率(OEE)和生产的一次成品率的方法。随着时间的推移，制造商可以使用人工智能来增加正常运行时间，提高质量和一致性，从而实现更好的预测。
与数字化的许多组成部分一样，人工智能的实施似乎势不可挡。如何有效地使用和管理由直观的计算能力产生的数十亿数据点及其连接的机器是制造商们普遍关心的问题。许多人不确定如何开始，并经常将他们在采用人工智能方面的谨慎归因于成本、IT需求和/或担心没有做好“工业4.0”的准备。
为了保持竞争力，重要的是制造商要适应更多的数据驱动的商业模式。这通常包括人员重组、硬件和软件升级。
人工智能，一个经常与未来联系在一起的概念，现在已经成为现实，可以应用到你的工厂。以下是工业人工智能革新制造业的5种方式和实施技巧：
一些生产操作中最大的停机时间可能是由于机械或电气故障导致核心机械部件离线造成的。通常，故障可以很容易地预防，通过跟踪机器的建议的预防性维护计划。项目经理经常被忽视或没有为完成最佳时间安排而优化。借助物联网设备、传感器、MES数据和机器学习算法的力量，制造商可以利用许多机器数据点来预测故障。PM计划可以在预测故障之前进行优化，以保持机器在一流的状态和生产车间平稳运行。
今天的供应链是超级复杂的网络管理，有数千个零件和数百个地点。人工智能正在成为一个必要的工具，使产品从生产到客户及时。通过机器学习算法，制造商可以为所有产品定义优化的供应链解决方案。像“下个季度应该订购多少个电阻?”或者“A产品的最佳运输路线是什么”最终都可以得到答案，而不需要依赖最佳猜测近似。
内部库存管理本身就是一个重大挑战。生产线严重依赖库存来保证生产线的供应和产品的生产。每个工艺步骤都需要一定数量的组件来操作;一旦使用，需要及时补充以继续处理。让工厂车间储备所有必要的库存是AI可以帮助管理的挑战。AI可以查看组件数量、有效期，并优化整个工厂的分布。
流程优化可能是一项涉及无数历史数据集的数据繁重任务。确定哪个工艺参数能产生最高的产品质量不是一件容易的事。制造和质量工程师一直在进行大量的实验设计，以优化工艺参数，但这些设计往往是昂贵和耗时的。借助人工智能快速的数据处理速度，工程师可以找到不同产品的优化工艺配方。像“我应该输入什么样的输送速度或温度才能获得最高的产量?”或者“我应该用什么机器来制作这个高音新兴技术电路板?”AI将不断从所有生产数据点中学习，不断改进工艺参数。
当讨论人工智能在制造业中的应用时，产量预测的话题总是会出现。具有高精度预测AI模型的投资回报率是无限的。预测产量可以更好地为供应链和库存管理做好准备，以应对未来的零部件需求。知道产量是否低于预期可以提醒生产管理人员增加生产时间以满足需求。产量预测是一个涉及大量数据的复杂问题，需要人工智能来解决。
随着增强和虚拟现实技术的不断改进，越来越多的大公司为这个市场开发设备，制造业完全采用它们只是一个时间问题。虚拟现实可以帮助更好地培训产品制造商执行组装或预防性维护任务。增强现实技术在工厂车间或现场的机器学习驱动下提供实时报告，帮助快速识别缺陷产品和运营改进领域。AR/VR制造应用是无穷无尽的，可以在解决今天的挑战中发挥重要作用。
人工智能可以帮助经常被忽视的能量管理领域。大多数工程师没有时间分析工厂能源消耗的成本。人工智能研究生产操作的能源消耗可以显著降低运营成本。此外，降低的成本可以分配更多的资金用于过程改进资源，导致更高的产量和质量。
如果您有一个能够在生产问题发生之前自动实时检测生产问题的系统，那会怎么样呢?
其好处将是预测性维护、库存和产品异常值检测，以一种可访问和直观的方式，将运营的卓越性提高到新的水平。
这将改变你的竞争优势。是的。数据是新的培根，而人工智能正在把它带到新的高度。
