根據 AspenTech 2020 工業人工智能研究報告，在大型工業公司中，83% 的人認為人工智能會產生更好的結果，但只有 20% 的人采用了它。 領域專業知識對于在制造業中成功采用人工智能至關重要。 它們共同構成了工業 AI，它在特定領域的工業應用中使用機器學習算法。 人工智能可以通過機器學習、深度學習和計算機視覺在制造業中發揮作用。

讓我們探索制造業中人工智能技術的一些重要趨勢，以更清楚地了解您可以做些什么來使您的業務保持最新狀態。

人工智能是一個廣泛的領域

對于我們將討論的所有在制造業中應用的技術，人工智能并不是描述它們的最準確方式。人工智能是一個非常廣泛的主題，有許多不同的方法和技術屬于其范圍。機器人技術、自然語言處理、機器學習、計算機視覺等等都是不同的技術，它們本身就值得大量關注。

牢記這一點，讓我們談談人工智能在制造業中的許多應用——這里有一些工業人工智能用例。

人工智能在制造業的目標

人工智能研究機器無需人工干預即可處理信息和做出決策的方式。一種流行的思考方式是，人工智能的目標是模仿人類的思維方式，但事實并非如此。盡管人類在執行某些任務方面效率更高，但它們并不完美。最好的人工智能是能夠理性、準確地思考和決策的人工智能。

最好的例子可能是人類不具備處理數據和大型數據集中出現的復雜模式的能力。然而，人工智能可以輕松地對制造機器的傳感器數據進行分類，并從數據中挑選出明確表明機器將在未來幾周內需要維護的異常值。人工智能可以在人類分析數據所花費的時間的一小部分內完成這項工作。

機器人技術：現代制造的基石

許多(如果不是大多數)人工智能應用涉及軟件而不是硬件。然而，機器人技術主要集中在高度專業化的硬件上。制造業將這項技術大量用于許多不同類型的應用。根據 Global Market Insights, Inc 的預測，到 2024 年，工業機器人市場價值將超過 800 億美元。在許多工廠，例如日本的 Fanuc 工廠，機器人與人類的比例約為 14:1。這表明，可以將大量工廠自動化，以降低產品成本、保護工人并實現更高的效率。

工業機器人技術需要非常精確的硬件，最重要的是可以幫助機器人正確執行任務的人工智能軟件。這些機器非常專業，不從事決策業務。它們可以在人工技術人員的監督下操作，也可以不受監督。由于他們比人類犯的錯誤更少，工廠的整體效率在機器人技術的幫助下大大提高。

當人工智能與工業機器人技術相結合時，機器可以自動執行諸如材料處理、組裝甚至檢查等任務。

機器人加工自動化

與人工智能和機器人技術相關的一個經常被拋出的術語是機器人處理自動化。但是，重要的是要注意這與硬件機器無關，而是與軟件有關。

機器人處理自動化是關于軟件任務的自動化，而不是硬件。它將流水線機器人的原理應用于數據提取、表單完成、文件遷移和處理等軟件應用程序。盡管這些任務在制造中扮演的角色不那么明顯，但它們在庫存管理和其他業務任務中仍然發揮著重要作用。如果您生產的產品需要在每個單元上安裝軟件，這一點就更為重要。

計算機視覺：人工智能驅動視覺檢測

在制造業中，質量控制是人工智能最重要的用例。即使是工業機器人也會犯錯誤。盡管這些情況比人類少得多，但讓有缺陷的產品下線并運送給消費者的成本可能很高。人類可以手動觀看流水線并抓住不良品，但無論他們多么細心，總會有一些不良品從縫隙中溜走。相反，人工智能可以通過為我們檢查產品來使制造過程受益。

使用攝像頭和物聯網傳感器等硬件，人工智能軟件可以分析產品以自動檢測缺陷。然后，計算機可以自動決定如何處理有缺陷的產品。

自然語言處理：提高問題報告效率

由自然語言處理提供支持的聊天機器人是制造業中一個重要的人工智能趨勢，可以幫助提高工廠問題報告和幫助請求的效率。這是一個專門模擬自然人類對話的人工智能領域。如果工作人員能夠使用設備與聊天機器人交流和報告他們遇到的問題和問題，人工智能可以幫助他們以易于解釋的格式更快地提交熟練的報告。這使工人更加負責，并減輕了工人和主管的負擔。

網頁抓取

制造商可以利用 NLP 更好地理解通過網絡抓取任務獲得的數據。 AI 可以掃描在線資源以獲取相關的行業基準信息，以及運輸、燃料和勞動力的成本。這有助于優化整個企業的運營。

情緒映射

在情感交流方面，機器遠遠落后于人類。計算機很難理解用戶情緒變化的背景。然而，自然語言處理正在通過情感映射改善這一領域。這為計算機了解客戶的情緒和操作員的感受開辟了廣泛的可能性。

機器學習、神經網絡和深度學習

這三種技術是在制造業中用于許多不同解決方案的人工智能技術。

機器學習：一種人工智能技術，算法從訓練數據中學習以做出決策并識別收集到的真實數據中的模式。

神經網絡：使用“人工神經元”，神經網絡在輸入層接收輸入。該輸入被傳遞到隱藏層，該隱藏層為輸入分配權重并將其定向到輸出層。

深度學習：一種應用機器學習的方法，其中軟件像神經網絡一樣模擬人腦，但信息從一層傳遞到下一層以進行更高的處理。

機器學習是制造業的一個巨大趨勢，我們有一整篇關于機器學習在制造業中的應用的博客文章，如果您對機器學習如何從根本上改變制造業的運作方式感興趣，您應該閱讀這篇文章。這些工業 AI 用例展示了我們如何在 2022 年在制造業中利用 AI。

人工智能在制造業的未來

人工智能在制造業中的作用接下來會發生什么?對此有很多想法，一些來自科幻小說領域，另一些則是已經被使用的技術的擴展。最直接明顯的演變將是對數據收集的更多關注。制造業中使用的人工智能技術只能靠自己做很多事情。隨著工業物聯網設備的普及、使用和有效性的提高，可以收集更多數據，人工智能平臺可以使用這些數據來改進制造中的各種任務。

然而，隨著人工智能的進步隨著時間的推移，我們可能會看到完全自動化工廠的興起，產品設計是自動完成的，幾乎沒有人工監督等等。但是，除非我們繼續創新的趨勢，否則我們永遠不會達到這一點。它所需要的只是一個想法——它可以是技術的統一，也可以是在新的用例中使用技術。這些創新改變了制造業市場格局，幫助企業脫穎而出。