根据 2020 年麻省理工学院技术评论洞察调查，制造业是人工智能(AI)采用率第二高的行业。这并不奇怪，因为AI可以改变行业范式，重塑公司处理制造过程各个方面的方式。

AI并不擅长一切，战略实施是关键

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尽管它几乎彻底改变了我们生活的方方面面，但AI在很多事情上都不能像人类一样做得好。例如，虽然它看似比普通人更不容易出错，但它仍然会犯错误。

预编程机器人非常擅长完成重复性任务，几乎没有监督。然而，重要的是要记住，人类必须严格控制任何程度的自主权，以减轻潜在的问题。这就是为什么尽管无人驾驶列车已经存在了一段时间，但汽车行业仍在努力实现自动驾驶汽车。当自动驾驶列车受到铁路的限制时，控制它要容易得多;而目前道路的相对自由度，为错误留下了太多的空间。

在制造业中，对错误的容忍度极低。这意味着，虽然可以利用AI来改善制造企业的运作方式，但它必须与熟练的人类工人一起战略性地完成。

AI改变制造业的 7 种方式

1. 预测性维护

在AI出现之前，机器维护被严格安排，以尽量减少意外故障的风险。现在，公司可以利用预测性AI系统来定制每台设备的维护需求，为单个机器创建优化的时间表，在不增加成本的情况下提高效率。

例如，铣削设施经常存在主轴容易断裂的问题，从而减慢了生产速度并增加了运营成本。但是，通过将AI程序集成到软件中，这些工厂可以保持最新的监控，以便在潜在故障点引起问题之前检测到它们。

2. 质量保证

使用AI来增强质量保证实践不仅可以产生更好的最终结果，还可以帮助企业确定车间的最佳操作条件，并确定哪些变量对实现这些目标最重要。这降低了缺陷率，并大大减少了产生的浪费，从而节省了时间和金钱。

麦肯锡指出，半导体行业最昂贵的方面是制造，因为漫长的多步骤生产周期可能需要数周或数月。大部分时间成本归因于必须在每一步进行的QA测试以及缺陷造成的延迟。AI不仅简化了这些 QA 步骤，它还通过聚合所有生产阶段的数据来提高整体效率和产量损失。

3. 缺陷检查

现在可以"外包"寻找缺陷的工作，这要归功于AI能够比人类更快、更彻底地目视检查物品。

正确的系统可以在相对较少的映像上进行训练，然后部署以执行通常需要数十或数百名工作人员才能完成的相同工作。此外，它可以进行根本原因分析，使公司能够解决可能被忽视的潜在问题，从而提高产量并优化生产。

4. 仓库自动化

消费者正在将他们的购买习惯转向电子商务，这意味着仓库效率正成为需要卓越物流以保持竞争力的企业的首要任务。

仓库自动化涵盖从实施处理发票、产品标签和供应商文档的AI解决方案，到利用算法优化货架空间的所有内容，这可以为仓库运营带来巨大的投资回报率。

5. 装配线集成与优化

要真正优化生产并降低成本，需要的不仅仅是从制造车间收集数据。必须以允许功能分析的方式扫描、清理和构建信息。AI可以快速轻松地对整个设施的汇总数据进行分类和结构化，为人员提供生产过程每个阶段发生的事情的可操作、实用的概述。

这也允许一定程度的装配线自动化，例如在一台机器发生故障时重组生产线。

6. AI产品开发与设计

随着技术的不断进步和完善，AI有望在未来五年内对产品开发和设计产生最重大的影响。制造商已经将其用于创成式设计，以创建创新的原型并加快网格划分和几何体准备等耗时的任务。

由于AI程序的培训，计算机辅助开发和设计还可以帮助工程师创建超出传统思维的解决方案。它们不仅能够创造新的想法，还可以减少制造可行产品之前所需的模拟和原型数量。

7. 中小企业受益

机器人行业正在快速发展，因此AI驱动的机器人正变得不那么新奇，而是许多行业日常生活的一部分。这对小型企业来说是个好消息，因为这意味着在更可实现的价格点上有更广泛的可用选项。以前，只有有预算投入研发和尖端技术的大公司才能负担得起让机器人成为其运营的一部分。

此外，机器人教学已成为一个更简单的过程，不需要工程师团队进行设置和维护。这意味着小公司不必聘请技术团队来培训和维护机器人。

现在，较小的制造商可以合理地投资几个小型机器人，而不会用完他们的整个年度预算。这意味着他们的扩展能力将大幅提高，从而实现更快的扩张、更多的收入增长和竞争优势。

AI尚未接管工业制造

目前，工业制造业占全球碳排放量的近24%，整个制造业充斥着代价高昂的低效率，使劳动者的工作更加困难。尽管如此，AI、机器学习和云计算尚未被工业制造商广泛采用。虽然通过数字化控制制造所需的大量复杂工业设备似乎是合乎逻辑的，但新技术并没有像它可能的那样快地取代人类。

为了理解原因，致力于为工业企业测量二氧化碳和提高效率的物联网SaaS企业CloEE，对150多个将AI应用于工业制造业的场景进行了研究，以下是他们发现的三个主要障碍。

1. 不愿相信机器胜过人类

在对如何在行业中使用AI进行研究时，一个共同的说法是："如果人类可以处理所有事情，就没有理由过渡到技术。"

让我们看看钢铁厂的例子。在这样的行业中，人们相信用机器取代人类是困难的或几乎不可能的，因为他们的专业知识处于化学和物理的微妙交叉点。他们经常利用个人经验来开发一种在质量和成本之间取得平衡的钢铁"配方"。

就像你不能把主厨带出厨房一样，大多数制造商认为，将钢铁工人从生产车间撤走几乎是不可能的。这种专业知识的权衡是更大的误差幅度(因为它们是人为的)和更高的整体成本。

事实是，AI并不能取代优秀的专业人士。相反，它将低级工人拉到中级工人，提高了那些还不具备高技能的人的工作质量。

2. 对使用AI的目的不够清晰

在研究中注意到的一个主要疑虑是：如果出现问题，我们责怪谁?是机器人的错吗?程序员的?应该监督机器人的人?

对于人类来说，责任链通常很简单：这个人负责这个过程，所以如果发生什么事情，这是他们的责任。对于AI，它需要被澄清，这导致不愿意将其整合到现有程序中。

同样，许多制造商认为AI旨在夺走工作或完全取代人类，但事实并非如此。虽然它确实接管了一些日常任务，但它也使大多数年轻人不想做的工作现代化和数字化。通过实施技术，工厂可以吸引和留住新的工人。

3. 对数字化的接受速度缓慢

制造企业面临的主要问题之一是需要更多的历史数据来构建有效的AI模型。目前缺乏从单个机器收集和存储数据的流程，不仅使得未来无法过渡到AI，而且还损害了制造商的短期利益。

制造商通常看不到云连接和数据收集的直接价值，因此他们可能将任何形式的数字化都作为低优先级而推迟。但是，有两个重要的好处可以推动更快的采用：提高整体设备效率(OEE)和获得更好的核心资产回报。AI还极大地改善了质量控制，这对生产力、收入和工人满意度产生了连锁反应。

AI在制造业的未来

一个有效的AI需要两到三年的时间来训练历史数据，因此缺乏接受度已经使该行业落后。通常，采用问题更多的是经济问题，由于初始成本，这一步是最难采取的。

此外，案例研究证明，集成基于公司数据训练的人工智能可以减少必要的人力资源，使工厂更加敏捷并提高底线。它还有助于可持续发展计划，随着气候危机的临近，这已成为许多制造商的痛点。

虽然大多数操作员仍然更喜欢在现场利用他们的直觉和判断力，但数字化工厂可以在熟练操作员离开时更容易、更安全、更有利可图地替换他们。

目前，技能差距越来越大，可能会在不久的将来造成问题。制造企业将需要既精通制造方面又精通AI能力的运营商。这意味着制造商集成AI的速度越快，他们就越有可能看到未来的增长和成功。

随着数字化和可持续发展的全球趋势，制造业的面貌正在发生变化。很多制造商一直不愿意做出转变，但由于变化是不可避免的，最好现在就开始拥抱AI，而不是等着落后再去追赶。