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2021年制造业排名前12位的AI应用

制造商经常面临各种挑战,例如意外的机械故障或有缺陷的产品交付。利用AI和机器学习,制造商可以提高运营效率,发布新产品,定制产品设计并计划未来的财务行动以推进其AI转型

为什么人工智能在制造业中很重要?

在制造工厂中实施AI在制造商中越来越受欢迎。根据Capgemini的研究,超过一半的欧洲制造商(51%)正在实施AI解决方案,日本(30%)和美国(28%)紧随其后。

同一项研究还表明,制造业中最流行的AI用例正在不断改进:

  • 维护(占制造业AI用例的29%)
  • 质量(27%)

制造数据非常适合AI /机器学习这一事实推动了这种普及。制造过程中充满了分析数据,使机器更易于分析。数以百计的变量会影响生产过程,尽管很难对人进行分析,但机器学习模型可以轻松预测单个变量在这种复杂情况下的影响。在涉及语言或情感的其他行业中,机器仍在以低于人类能力的水平运行,从而减慢了它们的采用速度。

COVID-19大流行也增加了制造商对AI应用程序的兴趣。作为上看到谷歌趋势曲线图下方,恐慌由于lockdowns可能迫使生产商的重点转移到人工智能。

COVID-19增加了对人工智能在制造领域的兴趣

制造业中常见的AI应用有哪些?

数字双胞胎

一个数字双胞胎是一个真实世界的产品或资产的虚拟表示。多亏了数字双胞胎,制造商可以提高对产品的了解,并允许企业尝试可能会提高资产绩效的未来行动。数字孪生在制造业中通常有4种应用如以下示例所示。

产品开发

制造商可以在制造数字双胞胎之前使用数字双胞胎。该应用程序使企业能够从虚拟孪生网络中收集数据,并根据数据改进原始产品。

设计定制

由于消费者需求朝着个性化的方向发展,制造商可以利用数字孪生来设计产品的各种排列。这使客户可以根据性能指标而不是其设计来购买产品。

车间性能改善

数字双胞胎可用于监视和分析生产过程,以识别可能发生质量问题或产品性能低于预期的地方。

物流优化

数字双胞胎使制造商可以清楚地了解所用的材料,并有机会使补货过程自动化

其他地区

预测性维护

制造商利用AI技术通过分析传感器数据来识别潜在的停机时间和事故。AI系统可帮助制造商预测功能设备何时或是否会发生故障,以便可以在发生故障之前安排对其进行维护和修理。借助AI驱动的预测性维护,制造商可以提高效率,同时降低机器故障的成本。

生成设计

生成式设计使用机器学习算法来模仿工程师的设计方法。设计师或工程师将设计参数(例如材料,尺寸,重量,强度,制造方法和成本约束)输入到生成的设计软件中,并且该软件提供可以使用这些参数创建的所有可能结果。使用这种方法,制造商可以快速为一种产品生成数千种设计方案。

原材料价格预测

原材料的极端价格波动一直是制造商面临的挑战。企业必须适应不稳定的原材料价格,才能在市场上保持竞争力。像Kantify这样的AI驱动软件可以比人类更准确地预测材料价格,并且可以从错误中吸取教训。

机器人技术

工业机器人(也称为制造机器人)可自动执行重复性任务,防止或减少人为错误的发生率,并将工作人员的工作重点转移到生产效率更高的领域。机器人在工厂中的应用各不相同。应用程序包括组装,焊接,喷漆,产品检查,拾取和放置,压铸,钻孔,玻璃制作和研磨。

自1970年代后期以来,工业机器人一直在制造工厂中使用。通过添加人工智能,工业机器人可以监控自身的准确性和性能,并进行自我训练以变得更好。一些制造机器人配备了机器视觉,可帮助机器人在复杂和随机的环境中实现精确的移动性。

Cobots是另一个机器人应用程序,它使用机器视觉与人工一起安全地工作,以完成无法完全自动化的任务。随意了解更多关于我们的综合指南cobots。

边缘分析

边缘分析可从从机器上的传感器收集的数据集中提供快速,分散的见解。制造商在边缘收集和分析数据,以减少获取洞察的时间。边缘分析在制造业中具有三个用例:

  • 提高生产质量和产量
  • 检测性能下降和失败风险的早期迹象
  • 通过使用可穿戴设备跟踪工人的健康和安全

质量保证

质量保证是指在服务或产品中维持期望的质量水平。装配线是数据驱动的,互连的,自治的网络。这些装配线基于一组参数和算法来工作,这些参数和算法为生产最佳可能的最终产品提供了指导。由于大多数缺陷都是可见的,因此AI系统可以使用机器视觉技术来检测与通常输出的差异。当最终产品的质量低于预期时,AI系统会向用户发出警报,以便他们做出调整。

人工智能和机器视觉技术如何支持制造工厂的质量保证

库存管理

机器学习解决方案擅长处理需求预测和供应计划,因此可以促进库存计划活动。  由AI驱动的需求预测工具提供的结果比工程师在制造工厂中使用的传统需求预测方法(ARIMA,指数平滑等)更准确。这些工具使企业能够更好地管理库存水平,从而减少了发生库存现金和库存不足情况的可能性。

工艺优化

基于AI的软件可以帮助组织优化流程以实现可持续的生产水平。制造商更喜欢AI驱动的流程挖掘工具来识别和消除组织流程中的瓶颈。例如,及时准确地交付给客户是制造业的最终目标。但是,如果公司在不同地区有多个工厂,则很难建立一致的交付系统。通过使用过程挖掘工具,制造商可以将不同区域的性能与单个过程步骤进行比较,包括持续时间,成本和执行步骤的人员。这些见解有助于简化流程并确定瓶颈所在,以便制造商能够采取行动。

人工智能在制造业中有什么好处?

黑暗工厂中的24/7生产

没有任何人工的工厂被称为黑暗工厂,因为机器人可能不需要光。这是一个相对较新的概念,目前只有少数实验性的100%黑暗工厂正在运营。但是,黑暗工厂随着AI和其他自动化技术的应用将随着时间的推移而增加,因为它们有可能释放大量的节省,终结工作场所事故并扩大生产能力。

安全

制造业是风险最高的工业部门之一,每年有3,000多起重大伤害和9起死亡事故。机器人参与高风险工作可以帮助制造商减少意外事故。

降低成本

AI技术可通过多种应用降低制造商的运营成本:

  • 利用AI技术可以增强组织的分析能力,从而使他们可以更有效地利用其资源,做出更好的预测并降低库存成本。得益于更好的分析功能,公司还可以切换到预测性维护,从而消除停机成本并降低维护成本。
  • 这很明显,但是制造商不需要向机器人支付月薪。但是,机器人需要CAPEX,而这需要权衡经常性的人工成本。

更快的决策

借助物联网传感器,制造商可以收集大量数据并切换到实时分析。这使制造商可以更快地获得见解,从而可以制定可操作的实时数据驱动决策。

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