AI+工廠：AI工業化不再是一個遙遠的命題
運用AI方式將變革企業
在工廠內部，AI會把各種好處帶給生產以及諸如維護、質量與物流等支持職能：
生產：連續加工以及離散型生產等環境中，制造商都會利用AI來降低成本提高速度，從而提升生產力。
維護：制造商會利用AI減少設備故障提高資產利用，AI會持續分析和學習機器和部件產生的數據。
質量：制造商可以利用AI幫助盡早檢測出質量問題。視覺系統利用圖像識別技術識別缺陷以及產品功能的偏差；同時還可以持續分析和學習由機器和生產環境產生的數據。
物流：此物流指的是產內物流和倉儲，而不是外部供應鏈的物流。AI會促進場內材料供應的自動轉移和效率，這對于管理制造多種產品衍生和定制產品所帶來的日益增長的復雜性是必不可少的。
報告：AI系統會根據事件報告建議相應事件的解決方案，而且還會持續分析和學習這些報告。
美國公司的高采用水平可能反映出那里的AI技術的廣泛普及。
即便如此，中國在AI投資上仍壓倒了美國，去年中國投資占到了AI初創企業全球投資的將近一半。
2017年中國國務院還頒布了《下一代人工智能發展規劃》，打算用三步走的策略到2030年達到AI全球領先水平；天津市政府已經設立了300億元的基金來支持AI產業。
其他的新興國家，比如印度，其態度也類似，將AI采用視為保持其制造業全球競爭力的必要元素，并且對AI進行了大規模投資。
AI工廠各個方面所面臨的挑戰
機器學習算法嚴重依賴大量數據，但僅大量數據并不能構成好的AI算法。
許多公司都坐擁大量數據存儲，但是他們的數據和軟件存在于單獨的孤島中，存儲方式不一致，模型和框架也不兼容。
即使客戶將企業視為一個統一的實體，但在內部，跨部門和職能的系統和數據通常都是分散的。
從而阻止了數據的聚合，延遲了見解的產生，并使得無法利用分析和人工智能的力量。
此外，在將數據饋送到AI算法之前，必須對其進行預處理。
即使在處理諸如銷售記錄之類的結構化數據時，也可能存在缺口，信息丟失以及其他需要解決的不準確之處。
在其他方面，例如為監督的機器學習算法建立正確的指標和功能，在人類專家見解和AI預測之間找到正確的鴻溝，以及應對運行方面的挑戰實驗并驗證結果。
結尾：
但與金融等行業相比，雖然人工智能在制造業的應用場景不少，卻并不突出，甚至可以說發展較慢。
目前，隨著越來越多的企業進入人工智能領域，大批成功的人工智能開源軟件和平臺不斷涌入，AI工廠將迎來前所未有的爆發期。
分享
請輸入評論內容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
最新活動更多
-
6月12日立即預約>> 2026騰訊云長沙峰會，解鎖增長新動能
-
5月31日立即下載>> 【白皮書】村田室內外定位解決方案
-
即日-5.31立即申報>>> 維科杯·OFweek 2026光學行業年度評選
-
5月31日立即申報>>> 維科杯•OFweek 2026激光行業年度評選
-
即日-6.1立即參編>> 【企業參編】2026人工智能+場景化、圖譜化智能制造發展藍皮書
-
6月12日立即投票>> 【評選投票】維科杯•OFweek 2026中國智能制造行業年度評選
