人工智能(AI)是指开发能够执行通常需要人类智力的任务的计算机系统。这些任务包括学习、推理、解决问题、理解自然语言和感知。这是关于创造能够思考和适应的机器。
在制造业中引入人工智能除了带来显着的好处之外,还带来了挑战和担忧,导致企业对实施它犹豫不决。
人工智能在制造业中的挑战
“许多制造商都非常了解人工智能及其如何改进流程,但他们可能对实施存在合理的担忧。”
毕竟,需要财务承诺、员工支持和技能才能使其物有所值。 以下是他们需要导航的一些内容。
实施成本和不确定的投资回报率
实施成本和投资回报 (ROI) 的不确定性是主要障碍。初始投资涉及获取人工智能基础设施、工具和熟练人才,这对企业来说可能是一笔巨大的财务承诺。由于短期内实现切实回报的不确定性,制造商常常犹豫是否接受人工智能。
缺乏技能和专业知识
工人 可以将他们的生产力提高 35% 通过采用人工智能。制造业需要更多精通该技术的工人。招聘、保留和提高具有这些能力的员工是一项重大挑战,阻碍了人工智能与制造流程的无缝集成。
数据隐私和安全问题
处理敏感数据(例如专有设计和客户信息)的制造商面临着巨大的隐私和安全问题。人们一直担心潜在的违规行为、知识产权盗窃以及遵守严格保护法规的需要,这给人工智能实施增加了一层复杂性。
与遗留系统集成
将人工智能技术与现有的、通常过时的制造基础设施集成时,会出现兼容性问题。改造或更换遗留系统的复杂性和成本给人工智能顺利集成到既定制造流程带来了实际挑战。
文化阻力和组织挑战
对变革的文化抵制以及对工人失业的担忧是普遍存在的挑战。实现全公司的一致性、确保领导层承诺和实施有效的变革管理策略对于克服阻力并确保顺利过渡到人工智能增强型制造实践至关重要。
人工智能在制造业中的好处
人工智能在制造业等行业中至关重要,尤其是自大约 90%的产品有金属铸件,一般人距离铸造金属部件的距离通常在 10 英尺以内。人工智能有助于提高人们日常遇到的这些金属部件的制造效率。它使机器能够更好、更创新地工作,使生产更快、更高效。
制造业中的人工智能带来了许多好处。这里是其中的一些。
1. 简化生产流程
人工智能通过优化供应链管理、预测性维护和需求预测来简化制造生产流程。人工智能有助于分析大量数据,以准确预测原材料的需求,确保及时供应并最大限度地减少短缺。
另一个人工智能应用,预测性维护, 涉及监控设备状况 实时。分析传感器的数据有助于预测机器何时可能发生故障,从而实现主动维护以防止代价高昂的停机。这延长了设备的使用寿命并降低了总体成本。
人工智能算法推动的需求预测使制造商能够预测市场趋势和波动。这种洞察力可以更好地规划生产计划和库存水平,防止生产过剩或库存短缺。因此,通过优化资源利用,可以提高运营效率并降低成本。
2. 改进质量控制和缺陷检测
计算机视觉和机器学习显着增强质量控制和缺陷检测。计算机视觉使机器能够“看到”并分析视觉数据,从而能够精确检查产品的缺陷。
“机器学习算法从模式和历史数据中学习,变得越来越擅长识别传统检查方法可能被忽视的细微缺陷。”
其结果是大大减少了产品召回和返工。在制造早期识别并解决缺陷可以让企业确保只有高质量的产品才能进入市场。这提高了客户满意度,并显着节省了与返工缺陷产品和管理召回相关的成本。
3. 增强工人安全和人体工程学
人工智能有助于增强制造业中的工人安全和人体工程学。一方面涉及使用人工智能驱动的协作机器人(cobots)来执行危险任务。
这些机器配备了传感器和人工智能算法,使它们能够在可能对人类工人构成风险的环境中导航和操作。人工智能驱动的机器人通过在潜在危险条件下执行任务,有助于减少工作场所事故和伤害的可能性。
人工智能驱动的系统还用于人体工程学分析和伤害预防。他们可以通过分析姿势、动作和工作量等因素来评估工人的身体压力。
识别潜在的人体工程学问题可以采取预防措施。这包括调整工作站或提供培训,以降低与重复性或剧烈任务相关的受伤风险。
在制造业中成功实施人工智能
在制造业中成功实施人工智能涉及以下战略考虑和关键实践:
- 明确目标: 定义人工智能实施的具体目标,例如提高效率、降低成本或提高产品质量。
- 试点项目: 从小规模人工智能项目开始,在更广泛的实施之前测试可行性、识别挑战并展示切实的好处。
- 数据管理: 建立强大的数据收集、存储和分析流程,为人工智能算法提供基础。
- 网络安全措施: 实施网络安全协议以保护敏感数据并防范潜在威胁。
- 用户培训和参与: 为员工提供有关人工智能系统的全面培训,并让他们参与实施过程,以建立接受度和理解。
在制造业中充分利用人工智能
制造商犹豫是否使用人工智能,主要是因为前期成本、快速回报的不确定性以及缺乏技能。通过小规模试验克服这些担忧并推广有关该技术的知识可以鼓励制造业更广泛地采用该技术。
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