制造业中的人工智能(AI)在信息技术(IT)和运营技术(OT)环境中工作，使用机器和深度学习等人工智能驱动的工具来优化工业工作流程和生产。

为什么人工智能在制造业中很重要？

人工智能正在帮助改善制造业的多个方面，从通过简化流程的日常运营到影响新产品开发(NPD)、加快上市时间和创造竞争优势。

随着物联网(IoT)、边缘和云网络以及机器学习(ML)等工具的迅速兴起，制造商不仅可以获得比以往更多的数据，而且可以利用捕获的数据采取更有意义的行动：设备维护、供应链监控、优化生产流程（包括质量保证[QA]）、更快的产品创建和加速的NPD。

人工智能对制造业有什么好处？

更多可见性和实时分析

可监控特定条件的设备和传感器可用性的提高提高了从供应链到生产线的整个制造环境的可见性。反过来，人工智能可以收集这些数据并将其统一起来，这样制造商就可以轻松地在现场或远程跨多个地点监控他们的运营。

预防性维护

使用可以让制造商更好地了解其制造环境的相同传感器，AI可以使用历史数据来识别性能不佳的设备或处于崩溃边缘的机器。通过事先提醒管理员和经理，AI有助于最大限度地减少停机时间，甚至可以通过安排或推荐主动维修和更新来完全规避停机时间。

基于人的QA流程可能容易出错，原因有多种，从缺乏培训到简单的疲劳。另一方面，人工智能驱动的机器在严格、单调的任务上表现优于人类。因此，整体产品质量可以保持较高水平，人类可以更多地专注于更高层次的任务和思考——所有这些都会提高客户和员工的满意度。

改进、更快的产品设计

人工智能和虚拟化环境消除了对物理和时间密集型测试过程的需求。过去，产品测试需要详尽的研究、独立的设施和动手分析。AI在没有开销的情况下接管了大部分流程，从而降低了成本并加快了上市时间。

人工智能如何加速业务决策并实现制造业零缺陷？

AI增加了整个制造过程的自动化机会，包括QA流程的各个方面，这是在产品发货和销售给客户之前发现产品缺陷的关键点。传统上，此过程是手动完成的，因此容易出现人为错误，并且是导致昂贵的产品召回、资源分配浪费和利润率下降的主要原因。传统的QA还关注生产的后期制造阶段，而不是整个过程。

人工智能是制造公司的游戏规则改变者。它支持机器视觉，这是一种专为监控特定环境而设计的数字视频方法。捕获的图像由AI自动分析，并实时与指定的通过/失败标准进行比较，提醒团队根据需要采取行动。与更多的手动方法相比，机器视觉更可靠——只要设置得当。AI驱动的机器视觉还可以预测潜在缺陷，类似于它对制造设备进行预防性维护的方式，并在整个制造过程中这样做。

总体而言，制造业中的人工智能可以极大地节省成本，成为一种端到端的解决方案，可以推动并在某些情况下提高质量和满意度。在整个过程中收集的洞察力也可以影响业务决策，影响流程改进、材料采购、产品设计等。

人工智能在制造业中的挑战是什么？

在制造业中实施人工智能的主要挑战之一是需要大量的基础设施投资，从边缘和云网络到没有足够的质量数据来为可操作的算法提供信息。边缘网络需要大量设备、传感器、处理能力和带宽才能无延迟地执行，这对于实时数据分析至关重要。如果整个技术堆栈中没有上述所有内容，公司就无法期望有效的预测模型或可比的质量结果。

人工智能解决方案的IT复杂性和数据质量需求是87%的制造数据分析师表示数据质量问题是其组织未能在大量机器、设备和其他组件上成功实施人工智能的主要原因。