全球制造业人工智能市场估值为2023年为32亿美元，预计到2028年将增长至208亿美元。
尽管有这些可能性和大量投资，制造商仍未充分发挥人工智能的全部潜力。
一旦制造商解决了人工智能部署中的关键挑战，他们就能全方位地改善业务。
人工智能（AI）技术与制造业之间的协同效应众所周知。制造业是最早采用计算机技术的行业之一，20世纪70年代便已开始应用，进入21世纪后已发展成为人工智能领域的重量级行业。
毫无疑问，制造商正在对人工智能做出巨大投入。据估计，全球制造业人工智能市场估值为2023年为32亿美元，预计到2028年将增长至208亿美元。
这并不令人意外。制造商清楚地认识到人工智能在迈向工业4.0以及打造高效、互联和智能制造运营过程中的关键作用。
尽管人工智能在制造业的应用没有上限，以下是一些最令人兴奋的用例：
1. 安全、高效且富有生产力的运营
经过数十年使用机器人后，制造商开始在车间部署“协作机器人”。传统机器人必须单独安置，而协作机器人可以与人类安全地协同工作，负责拾取零件、操作机械、执行各类作业，甚至进行质量检测，从而全面提升生产率和效率。协作机器人用途广泛，可执行各种任务，从汽车零部件的涂胶、焊接和涂油，到制成品的拾取与包装。人工智能驱动的机器视觉在实现这一切中发挥着关键作用。
2. 智能、自主的供应链
借助人工智能、机器学习（ML）和大数据分析，制造商可以实现自主规划，即持续、闭环、全自动的规划，从而即使在条件多变的情况下也能维持供应链绩效，且所需的人工监督极少。工业企业还可以利用人工智能代理来安排复杂的生产线。这些代理可以综合考虑多种参数，以制定最大化产量的最佳方案，以最低的换产成本按时交付产品。
3. 主动式预测性维护
利用人工智能监测和分析机械设备及车间流程产生的数据，制造商可以识别异常模式，从而预测甚至预防故障。例如，人工智能可以处理振动、热成像和油液分析数据，以评估机械设备的健康状况。人工智能提供的洞察还使制造商能够准确配置备件和耗材，并精准预测将影响生产计划及相关活动的停机时间。其结果是生产率、成本效益和设备健康状况得以提升。生成式人工智能还可以通过扫描维护日志和检验手册等文件，提供可操作的精确信息，以执行故障排除和维护活动，从而进一步增加价值。
4. 自动化质量检查
人工智能正在改变测试与质量控制的格局。图像识别可用于自动检测设备损坏和产品缺陷。例如，使用合格产品与缺陷产品图像训练的人工智能模型，可以预测某件产品是否需要返工，或是否需要报废或回收。此外，还可以利用人工智能的分析能力，识别生产数据、事故报告、客户投诉等中的模式，以发现改进领域。
5. 设计、开发、定制和创新产品
生成式人工智能可以通过以下方式改变产品构思： 分析市场趋势、突出监管合规方面的变化、总结产品研究和客户反馈等。基于这些洞察，产品设计师可以创新和改进产品，并通过将规格与相关标准和法规进行比对，确保合规。
算法可以快速生成超出传统方法能力范围的创新设计。这意味着制造商可以优化对其最重要的产品属性，如安全性、性能、美观度，甚至盈利能力。例如，2019年，通用汽车利用生成式设计为其电动汽车原型制作了一款更轻、更坚固的座椅支架。此外，通过使用人工智能解决方案和仿真软件，制造商无需制作实体原型即可开发、测试和完善产品设计；这缩短了开发时间、降低了成本，并提升了产品性能。
6. 赋能员工
通过自动化繁琐、耗时的任务，人工智能使制造业工人能够专注于更具创造性或更复杂的工作。人工智能还可以推荐次优行动方案，使员工更加高效、有成效。 与过去的机器人不同，集成了传感器和可穿戴技术的现代人工智能解决方案，能够就车间内的任何危险向工厂人员发出警告。
跨越在制造业中使用人工智能的数据障碍
尽管有这些可能性和大量投资，制造商仍无法充分获得人工智能带来的全部效益。
在一项涵盖不同行业和地区3,000家组织的调查中，仅有10%的受访者表示他们正从人工智能中获得显著的财务收益。这与Infosys生成式人工智能雷达——北美调查的结果相吻合：该调查显示，约30%的大型企业（年收入100亿美元以上）以及年收入介于5亿至100亿美元之间的企业中不足10%，已建立了正在产生商业价值的生成式人工智能用例。
虽然制造商认识到将人工智能嵌入其业务流程的重要性，但对结果感到失望。
世界经济论坛于2022年12月发布的白皮书题为《释放人工智能在制造业中的价值》，该白皮书指出了人工智能在制造业应用的六大障碍，包括人工智能能力与运营需求不匹配、缺乏可解释的人工智能模型，以及各制造应用场景需要大量定制等。
人工智能算法需要在海量的干净、准确且无偏差的数据集上进行训练，才能正常运作。由于制造商提供此类数据可能面临挑战，许多企业不得不采用小规模、零散、不一致或质量低下的数据，导致结果不尽如人意。即便有大量数据可用，这些数据也可能无法被人工智能模型直接使用。
因此，在将训练数据输入人工智能之前，制造商需要确保数据已经过统一处理，使组织中的每个人（无论跨职能部门、业务单元还是地区）都能以相同的整合格式获取所需的全部数据。数据还应进行分层存储，以便人工智能软件能够为工厂经理、质量检验员、高层管理人员等用户生成按需的个性化洞察。
好消息是，一旦制造商解决了人工智能部署中的关键挑战，他们就能在业务的各个方面实现转型，获得广泛的收益。
