製造業使用AI的14個案例

已發表: 2022-01-13

製造公司將基於人工智能的解決方案用於許多不同的目的——從增強網絡安全到改進訂單管理。閱讀本文，了解製造商究竟如何從 AI 中受益。

人工智能使製造商能夠減少人工人員的工作量，並將人為因素造成的錯誤風險降至最低。人工智能幫助企業預測潛在挑戰、尋找解決方案、減少浪費、優化供應鏈以及實現許多其他目標。

在本文中，我們將列出在製造業中使用 AI 的最常見案例。閱讀本文後，您將能夠就是否也希望將 AI 驅動的解決方案集成到您的工作流程中做出明智的決定。

後勤

由於庫存過多或庫存不足，製造公司可能會經常遭受損失。這就是人工智能可以為他們做的：

跟踪生產車間操作
提供準確的需求預測
盡量減少與庫存相關的損失
優化資源管理

此外，製造商可以使用 3D 打印機來生產他們需要的零件，而不是從很遠的地方訂購。

機器人

機器人對於自動化決策和重複性任務是必不可少的。以下是使用它們的主要好處：

自學習機器人不斷改進
與人類專業人士不同，他們不需要休息
它們使製造商能夠擴大生產能力
工作場所安全得到改善

當人類專注於微妙的任務時，機器人負責繁重的工作。

供應鏈管理

以下是人工智能可以為供應鏈做些什麼的幾個例子：

改善最後一英里的交付
選擇最佳配送路線
實時跟踪駕駛員表現
預測未來的交貨時間

公司確保更好地控制其供應鏈。

自動駕駛汽車

自動駕駛汽車在以下方面優於人工控制的汽車：

準備好全天候 24/7 不間斷運行
加快交付過程
可以實時跟踪路況、事故和交通擁堵
優化配送路線

它們可以提高道路安全和交付效率。

設計與製造

人工智能驅動的衍生式設計軟件要求製造商指定以下參數來創建產品：

原料
尺寸和重量
製造方法
費用和其他資源限制

算法將提供幾種設計變化。人類專業人員將能夠在不投資生產的情況下測試所有這些並選擇最佳選擇。

倉庫管理

為了減少工傷，讓人類專注於復雜的任務，倉庫中的機器人可以對物品進行以下操作：

追踪
舉起
移動
種類

公司可以降低僱用和培訓人類專業人員的成本，以及支付月薪和向他們提供其他類型的補償。由於庫存和質量控制的自動化，管理倉庫的成本將降低。

實時收集數據的機會使製造商能夠更好地規劃他們的物流。他們可以在不花大筆運輸費用的情況下，儲備倉庫以精確滿足消費者的需求。由於這種方法，銷售額和利潤率應該會增加。

過程自動化

與人類相比，人工智能在瓶頸變得關鍵之前識別並消除它們的效率要高得多。由於流程自動化，公司可以實現以下目標：

最小化循環時間
提高產量
最大限度地提高準確性
確保生產車間的安全
提升員工士氣

企業可以更輕鬆地比較多個地區的工廠績效以及標準化和簡化工作流程。此外，公司可以讓機器人在沒有人工監督的情況下執行可重複的任務。只有在檢測到異常情況時，人們才應該進行干預。

預測性維護

人工智能驅動的解決方案從安裝在生產車間的傳感器收集數據。他們在導致故障之前檢測異常並通知人類專業人員。

就預測性維護而言，修復一個部件總是比以後更換整台機器更便宜、更容易。

產品開發

將 AR 和 VR 解決方案集成到其工作流程中的製造商可以降低試錯成本並縮短上市時間。他們更容易增加創新並超越競爭對手。

此外，人工智能促進了為已發布產品提供持續支持的過程。

互聯工廠

以下是互聯工廠可以比傳統工廠做得更好的地方：

確保實時車間可見性
監控資產利用率
建立遠程、非接觸式系統
啟用實時干預
為所有生產數據創建單一事實來源
無縫擴展生產能力

在這種情況下，“連接”一詞與“智能”同義。這意味著工廠依賴傳感器和基於雲的解決方案。

目視檢查和質量控制

製造商可以在他們的地板上安裝高分辨率攝像頭。計算機視覺可以比人類更快、更準確地檢測到潛在的缺陷或問題，這使企業能夠最大限度地減少產品召回和浪費量。

採購價格差異

基於 AI 的儀表板使企業能夠跟踪資源特徵和供應商特徵。在人工智能的幫助下，公司可以：

對構建產品所需的組件進行分組
預測標准購買價格
為供應商之間的價格比較創建基線
從不同供應商處購買的軌道部件
通過集中式系統管理所有採購數據

原材料價格的波動會影響製造商的利潤。人工智能可以幫助企業產生可持續的利潤。

訂單管理

在這方面，人工智能幫助公司勾選以下方框：

自動輸入訂單
使用傳感器跟踪庫存
管理跨不同渠道的各種類型訂單的複雜性
確保無縫和透明的庫存計劃和訂單管理

訂單管理流程應該靈活且具有成本效益。

網絡安全

即使是裝配線的短時間關閉也可能給製造商帶來重大損失。製造過程依賴的物聯網設備越多，風險就越高。

自學習 AI 工具可以在任何潛在威脅攻擊企業之前檢測到它們。他們可以提醒人類網絡安全專家採取積極措施。

最後的想法

希望您發現本文內容豐富，現在您可以更好地了解 AI 對製造業的機遇和好處。

人工智能可用於優化物流、產品開發、訂單管理、倉庫管理、供應鏈管理、網絡安全、設計和製造。

它對於管理視覺檢查和質量控制、處理採購價格差異、提供預測性維護和執行過程自動化是必不可少的。

互聯工廠、機器人和自動駕駛汽車使製造商能夠以最少的人力和更少的損失交付更好的產品。

對此有什麼想法嗎？ 在下面的評論中讓我們知道，或者將討論帶到我們的 Twitter 或 Facebook。