制造业中的人工智能现状

 

• • 通过预测需求、优化库存和自动化流程，人工智能生成模型正在彻底改变制造业。

• • 预计到 2033 年，制造业中的生成式人工智能市场规模将达到 105.1 亿美元，复合年增长率为 42%。

• • 部署生成式人工智能的好处包括增强自动化、改进产品设计、降低成本、实时决策和提高质量。

• • 面临的挑战包括确保数据质量和可用性、解决技能差距以及将人工智能工具与现有系统集成。

• • 到 2024 年，预计将有超过 40% 的制造企业采用生成式人工智能进行产品设计和流程改进。

• 到 2026 年，生成式人工智能将影响 70% 的新网络和移动应用开发，这表明它在制造业的各个方面都具有广泛的潜力。

生成式人工智能模型在 MES（制造执行系统）等制造业软件解决方案中发挥着至关重要的作用。这些模型能够模拟各种生产场景、预测需求并优化库存水平。通过利用历史客户数据，人工智能生成模型可以准确预测需求，从而使制造商能够制定更精确的生产计划，并保持最佳库存水平（例如，在生产过程中，生产商可以使用人工智能生成模型来预测需求）。1).这项技术有可能改进生产流程并产生显著效益。它可以减少停机时间，提高产量，节约成本，并提高最终用户的满意度 (2).

生成式人工智能在制造业中的市场预计将经历显著增长。据估计，到 2033 年，制造业中的生成式人工智能市场规模将达到 105.1 亿美元，预测期内的复合年增长率（CAGR）将达到 42% (3).这表明，生成式人工智能在制造业得到越来越多的认可和采用。

波士顿咨询公司（BCG）的专家们强调了生成式人工智能对工厂的未来影响，以及企业如何利用这项技术彻底改变其运营方式（见下文）。4).将生成式人工智能集成到制造解决方案中，需要处理各种来源的数据摄取和集成，包括企业资源规划系统（ERP）、制造执行系统（MES）和传感器生成的数据 (5).

要在制造企业中部署新的生成式人工智能工具，必须认真考虑发展趋势和战略。制造商必须随时了解该领域的最新进展和研究成果。这将使他们能够有效利用生成式人工智能来优化生产流程、降低成本并提高整体绩效。关于 MES 等制造业软件解决方案中的生成式人工智能的综合报告，提供了与该技术相关的优势和战略方面的宝贵见解。

 

新一代人工智能在制造业中的优势与挑战

在制造企业中部署生成式人工智能工具的好处：

 

1. 1. 增强自动化：制造业中的生成式人工智能工具可以实现各种流程的自动化，从而提高效率和生产力。这些工具可以实现产品设计、流程优化和质量控制等任务的自动化，从而减少人工干预的需要并最大限度地减少人为错误。

1. 1. 改进产品设计：生成式人工智能工具可以帮助制造公司创建创新和优化的产品设计。通过分析现有设计并生成多个备选方案，这些工具可以确定符合功能性、成本效益和可制造性等特定要求的最佳设计。这有助于公司向市场提供更好的产品，缩短产品上市时间，提高客户满意度。

1. 1. 降低成本：部署生成式人工智能工具可以降低制造企业的成本。通过自动化流程和优化设计，这些工具可以帮助减少材料浪费、能源消耗和生产时间。此外，通过识别具有成本效益的设计替代方案，企业还可以节省制造和维护成本。

1. 1. 实时决策：生成式人工智能工具可实现实时数据分析和决策，为制造企业提供有价值的见解。这些工具可以分析从传感器、机器和生产线等各种来源收集到的大量数据，并提供可操作的智能来优化生产流程、识别瓶颈和预测维护需求。

1. 质量改进：生成式人工智能工具可显著提升制造企业的质量控制流程。通过分析大量数据，这些工具可以实时识别模式、异常和潜在缺陷，从而采取积极主动的质量控制措施。这有助于减少产品缺陷，确保符合质量标准，并最大限度地减少返工或产品召回。

在制造企业中部署生成式人工智能工具的挑战：

 

1. 1. 数据的可用性和质量：生成式人工智能工具的成功部署有赖于数据的可用性和质量。制造企业需要确保能够获得相关且充足的数据，用于训练和测试人工智能模型。此外，数据的准确性和可靠性对于获得准确可靠的结果也至关重要。

1. 1. 技能差距：在制造企业中部署生成式人工智能工具需要一支能够理解并有效利用这些工具的熟练劳动力队伍。具备人工智能和数据分析所需专业知识的专业人员可能会出现短缺，从而导致在实施和使用这些工具时面临挑战。

1. 与现有系统集成：将生成式人工智能工具与现有的制造系统集成是一项复杂而具有挑战性的工作。这些工具需要与以下系统无缝集成

分析有关该主题的最新研究成果和统计数据

生成式人工智能（Generative AI）是一种利用人工智能算法创造新颖设计的新技术，正在制造业中获得显著的发展。最近的研究成果和统计数据揭示了制造企业部署生成式人工智能工具的趋势、影响和策略。

到 2024 年，预计将有超过 40% 的制造企业采用生成式人工智能进行产品设计和流程改进，同时将有超过 60% 的新型工业机器人集成生成式人工智能功能（见图 1）。1).这些进步将提高机器人的灵活性和智能性，使其更能适应各种任务。

麦肯锡发布了一份题为 "2023 年人工智能发展状况 "的综合报告，探讨了生成式人工智能对全球各行各业的变革性影响。2).报告详细介绍了生成式人工智能如何重塑制造业和其他行业。

展望 2026 年，生成式人工智能预计将对 70% 的新网络和移动应用开发产生重大影响，这标志着企业在软件创建和创新方式上的转变 (3).这表明，生成式人工智能在彻底改变产品设计和制造业软件开发方面具有巨大潜力。

ABI Research 确定了生成式人工智能在制造业中的五个突出用例，揭示了这一技术的实际应用。这些用例涵盖了制造流程的各个方面，展示了生成式人工智能如何优化效率，并在产品开发方面实现突破（见图 1）。4).

毕马威会计师事务所于 2023 年 6 月发布的一份报告显示，78% 名接受调查的工业制造企业高管认为，生成式人工智能是其所在领域最重要的新兴技术（见下图）。5).

 

底线

生成式人工智能通过预测需求、优化库存和自动化流程对制造业产生了重大影响，预计到 2033 年将增长到 105.1 亿美元的市场规模。它有助于增强产品设计、降低成本和实时决策，但也面临着数据质量和与现有系统集成的挑战，这标志着制造业正在向提高效率和创新转型。