制造业使用AI的14个案例

已发表: 2022-01-13

制造公司将基于人工智能的解决方案用于许多不同的目的——从增强网络安全到改进订单管理。阅读本文，了解制造商究竟如何从 AI 中受益。

人工智能使制造商能够减少人工人员的工作量，并将人为因素造成的错误风险降至最低。人工智能帮助企业预测潜在挑战、寻找解决方案、减少浪费、优化供应链以及实现许多其他目标。

在本文中，我们将列出在制造业中使用 AI 的最常见案例。阅读本文后，您将能够就是否也希望将 AI 驱动的解决方案集成到您的工作流程中做出明智的决定。

后勤

由于库存过多或库存不足，制造公司可能会经常遭受损失。这就是人工智能可以为他们做的：

跟踪生产车间操作
提供准确的需求预测
尽量减少与库存相关的损失
优化资源管理

此外，制造商可以使用 3D 打印机来生产他们需要的零件，而不是从很远的地方订购。

机器人

机器人对于自动化决策和重复性任务是必不可少的。以下是使用它们的主要好处：

自学习机器人不断改进
与人类专业人士不同，他们不需要休息
它们使制造商能够扩大生产能力
工作场所安全得到改善

当人类专注于微妙的任务时，机器人负责繁重的工作。

供应链管理

以下是人工智能可以为供应链做些什么的几个例子：

改善最后一英里的交付
选择最佳配送路线
实时跟踪驾驶员表现
预测未来的交货时间

公司确保更好地控制其供应链。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车在以下方面优于人工控制的汽车：

准备好全天候 24/7 不间断运行
加快交付过程
可以实时跟踪路况、事故和交通拥堵
优化配送路线

它们可以提高道路安全和交付效率。

设计与制造

人工智能驱动的衍生式设计软件要求制造商指定以下参数来创建产品：

原料
尺寸和重量
制造方法
费用和其他资源限制

算法将提供几种设计变化。人类专业人员将能够在不投资生产的情况下测试所有这些并选择最佳选择。

仓库管理

为了减少工伤，让人类专注于复杂的任务，仓库中的机器人可以对物品进行以下操作：

追踪
举起
移动
种类

公司可以降低雇用和培训人类专业人员的成本，以及支付月薪和向他们提供其他类型的补偿。由于库存和质量控制的自动化，管理仓库的成本将降低。

实时收集数据的机会使制造商能够更好地规划他们的物流。他们可以在不花大笔运输费用的情况下，储备仓库以精确满足消费者的需求。由于这种方法，销售额和利润率应该会增加。

过程自动化

与人类相比，人工智能在瓶颈变得关键之前识别并消除它们的效率要高得多。由于流程自动化，公司可以实现以下目标：

最小化循环时间
提高产量
最大限度地提高准确性
确保生产车间的安全
提升员工士气

企业可以更轻松地比较多个地区的工厂绩效以及标准化和简化工作流程。此外，公司可以让机器人在没有人工监督的情况下执行可重复的任务。只有在检测到异常情况时，人们才应该进行干预。

预测性维护

人工智能驱动的解决方案从安装在生产车间的传感器收集数据。他们在导致故障之前检测异常并通知人类专业人员。

就预测性维护而言，修复一个部件总是比以后更换整台机器更便宜、更容易。

产品开发

将 AR 和 VR 解决方案集成到其工作流程中的制造商可以降低试错成本并缩短上市时间。他们更容易增加创新并超越竞争对手。

此外，人工智能促进了为已发布产品提供持续支持的过程。

互联工厂

以下是互联工厂可以比传统工厂做得更好的地方：

确保实时车间可见性
监控资产利用率
建立远程、非接触式系统
启用实时干预
为所有生产数据创建单一事实来源
无缝扩展生产能力

在这种情况下，“连接”一词与“智能”同义。这意味着工厂依赖传感器和基于云的解决方案。

目视检查和质量控制

制造商可以在他们的地板上安装高分辨率摄像头。计算机视觉可以比人类更快、更准确地检测到潜在的缺陷或问题，这使企业能够最大限度地减少产品召回和浪费量。

采购价格差异

基于 AI 的仪表板使企业能够跟踪资源特征和供应商特征。在人工智能的帮助下，公司可以：

对构建产品所需的组件进行分组
预测标准购买价格
为供应商之间的价格比较创建基线
从不同供应商处购买的轨道部件
通过集中式系统管理所有采购数据

原材料价格的波动会影响制造商的利润。人工智能可以帮助企业产生可持续的利润。

订单管理

在这方面，人工智能帮助公司勾选以下方框：

自动输入订单
使用传感器跟踪库存
管理跨不同渠道的各种类型订单的复杂性
确保无缝和透明的库存计划和订单管理

订单管理流程应该灵活且具有成本效益。

网络安全

即使是装配线的短时间关闭也可能给制造商带来重大损失。制造过程依赖的物联网设备越多，风险就越高。

自学习 AI 工具可以在任何潜在威胁攻击企业之前检测到它们。他们可以提醒人类网络安全专家采取积极措施。

最后的想法

希望您发现本文内容丰富，现在您可以更好地了解 AI 对制造业的机遇和好处。

人工智能可用于优化物流、产品开发、订单管理、仓库管理、供应链管理、网络安全、设计和制造。

它对于管理视觉检查和质量控制、处理采购价格差异、提供预测性维护和执行过程自动化是必不可少的。

互联工厂、机器人和自动驾驶汽车使制造商能够以最少的人力和更少的损失交付更好的产品。

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