- 人工智能在工业中的作用越来越大： 制造商最初在采用数字技术方面进展缓慢，但现在已认识到人工智能在降低成本、提高效率和改进产品方面的潜力。
- 将人工智能作为董事会一级的优先事项： ChatGPT 等工具的出现使人工智能成为制造业高管的优先考虑事项。安永（EY）等咨询公司报告称，制造业客户对实施人工智能的询问激增。
- 人工智能战略与业务目标相关联： 专家建议将人工智能实施战略与公司的整体数字和业务战略相结合，确保每个用例都有明确的业务理由。
- 为人工智能做好准备。
ANT Solutions 的推送界面 i为人工智能服务提供实时数据至关重要。要最大限度地发挥人工智能在工业领域的潜力，就必须关注工业系统中高效的数据收集、准备和存储。
人工智能（AI）与机器学习（ML）--定义与区别
人工智能（AI）是一个宽泛的概念，描述的是无需明确编程指令即可执行任务的系统。这就意味着，不需要对人工智能进行逐步编程，而是创建一个框架，使其能够根据输入数据和反馈自行学习。人工智能的目标是创建能像人类一样解决问题和做出决策的模型。
生成式人工智能（GenAI） 生成式人工智能是人工智能的一个专门分支，侧重于根据训练过的数据创建新内容，如文本、图像、音频等。传统的人工智能可能专注于分析或预测数据，与之不同的是，生成式人工智能会主动产生原创输出，从而模仿人类的创造力。GenAI 的例子包括 GPT 等语言模型、DALL-E 等图像生成器以及音乐创作工具。GenAI 的主要目标是生成不仅具有连贯性和上下文相关性，而且具有创新性和创造性的内容。GenAI 基于大型语言模型（LLM）算法技术。
ML（机器学习） 是人工智能的一个子集，侧重于从输入数据和反馈中学习以提高性能的算法。在 ML 中，这些算法接收输入数据和反馈，然后调整其参数（权重和偏差），以更好地执行给定任务。
人工智能与 ML 的区别：
范围
人工智能是一个更宽泛的概念，包含各种技术，包括 ML 和 GenAI。GenAI 是一种专门的人工智能，专注于生成新内容。
操作方法
人工智能可以基于不同的原理运行，而 ML 则侧重于从数据中学习的算法。GenAI 采用深度学习等先进的 ML 技术，根据学习到的数据模式创建新颖的内容。
目标
人工智能和 GenAI 旨在创建模仿人类智能和创造力的系统，而 ML 则专注于开发基于数据学习和改进性能的系统。
生成式人工智能正在改变制造业，为长期面临的挑战提供创新解决方案。到 2033 年，预计将增加 $ 105 亿美元的收入，其影响必将是巨大而深远的。
主要应用包括快速识别生产问题、更快地创建工作指令以及增强员工的编码能力。麦肯锡认为，GenAI 的潜力还包括优化规划、通过预测性根本原因分析提高效率，以及通过人工智能驱动的客户沟通简化交付。当与数字双胞胎等技术相结合时，GenAI 可以加速仓库设计和生产场景。
虽然仍处于早期阶段，但制造业正在稳步采用人工智能驱动的工具，特别是在后端操作中，因为它们在提高效率和支持数字化转型方面的价值已得到证明。
扩展传统机器学习
机器视觉和基于图的自然语言处理等传统 ML 模型正在不断扩展。随着人工智能工具投资回报率的增长、技术的成熟以及数字化转型战略的加速，这些模型越来越多地被部署到后端和运营用例中。
工厂中的人工智能和 ML：提高产量
人工智能（AI）和机器学习（ML）为促进工厂生产提供了大量机会。下面是一些例子：
装配线优化
- ML 算法可以分析历史数据和实时传感器数据，从而优化装配线上的工作流程。
- 人工智能可以识别和纠正错误，并预测潜在的故障。
- 智能自动化可根据需求波动调整生产参数，减少浪费并优化资源利用。
例如 大众汽车利用基于人工智能的解决方案优化装配线，提高生产效率和质量。
需求预测
- 人工智能分析历史销售数据、市场趋势和外部因素，准确预测需求波动。
- 这样，制造商就可以调整生产，最大限度地降低缺货或库存过剩的风险。
例如 服装制造商可以利用人工智能分析社交媒体趋势、天气预报和客户偏好，从而准确预测各种产品的需求。
库存管理
- ML 算法可分析历史数据、当前库存水平和市场趋势，从而准确预测需求模式。
- 这样就能优化库存水平，降低存储成本，确保产品供应。
例如 汽车零部件制造商可以使用 ML 模型预测零部件需求，从而优化库存水平并降低成本。
预测性维护
- 人工智能分析传感器和机器的数据，预测故障并制定最佳维护计划。
- 这有助于最大限度地减少停机时间，并确保有资源和备件可用于快速维修。
例如 百事可乐和高露洁等公司利用初创公司 Augury 开发的技术，在生产机器出现故障之前就发现问题。
机器人（代理）
- 协作机器人（cobots）通过与操作员并肩工作来提高生产率。
- 它们在订单执行中心使用人工智能进行导航和物体识别，简化分拣和包装流程。
- GenAI 可用于总结操作员的日常任务。
例如 亚马逊的 cobots 使用 ML 来加快订单执行速度并改善物流。
文件自动化
- 人工智能和 ML 可用于自动化纸质流程，如采购订单、发票和质量控制报告。
- 具有 GenAI 功能的智能机器人可以自动从文件中提取数据，对信息进行分类，然后输入到相应的系统中。
例如 惠而浦使用 RPA 实现生产流程自动化，包括装配线上的任务和材料处理。
提高员工效率
- 人工智能和人工智能可以自动完成许多人工任务，将员工从繁琐的工作中解放出来，让他们专注于价值更高的任务。
- 人工智能工具可以帮助员工更快、更轻松地找到所需信息，分析数据并做出决策。
例如 人工智能可为财务规划、需求规划和 MRP 规划流程提供支持，从而降低人为错误的风险并提高效率。
机器人
- 使用人工智能的生产机器人可以学习并改进其任务，而无需对每个步骤进行编程。
- 他们能独立发现问题并优化生产流程。
例如 人工智能驱动的焊接机器人会分析焊接点，并调整操作以提高质量。
人工智能和 ML 为工厂提高产量提供了大量机会。 从优化流程到自动化任务，再到提高人类的工作效率，这些技术都能为制造商带来巨大效益。
谷歌的五个 GenAI 使用案例
生成式人工智能正在彻底改变制造业，解决劳动力短缺和供应链中断等挑战。谷歌重点介绍了五个关键应用：监控机器事件、自动化客户服务、简化文档搜索和合成、增强产品目录搜索以及优化供应链运营。这些用例展示了 GenAI 如何提高效率并改变工业流程。
在工业领域实施人工智能的挑战
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- 数据质量： 与任何行业一样，更好的数据管理对于人工智能的发展和团队的能力提升至关重要。人工智能需要来自企业系统、机器传感器、连接基础设施和人类操作员等不同来源的 TB 级数据。在采用人工智能方面处于领先地位的公司在建立强大的数据基础方面进行了投资，从而为自己赢得了竞争优势。
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- 运营风险： ABI Research 的 Reece Hayden 强调，运营风险是人工智能在工业领域面临的最大挑战，尤其是生成式人工智能。制造业务是关键任务，要求精确、可靠、安全、隐私、可用性和低延迟。生成式人工智能模型仍不成熟、泛化且精度有限，因此不适合许多应用。尽管海登预测生成式人工智能最终会扩展到边缘应用，但它们的尺寸和内存需求也使边缘部署面临挑战。
为人工智能做好准备 - 是时候准备好您的数据了。
当人工智能/人工智能系统无法读取上传到系统中的非结构化数据时，或者在某些情况下，系统的效率会大打折扣。因此，许多公司首先要进行数据清理和准备工作，将数据提取到数据仓库中。数据仓库是一个巨大的数据库，所有数据都在这里进行整理，并使机器学习算法可以读取。如何首先做到这一点？
"工业数据和人工智能的 "推送接口
A "推送接口"，可将数据传输到选定的人工智能服务 是一种主动向基于人工智能的服务发送数据的系统，而不是等待这些服务的请求。
例如，工厂的机器监控系统。 机器上的传感器收集运行数据，推送界面自动将这些数据传输到人工智能平台。人工智能对其进行实时分析，以检测潜在故障并防止停机。
人工智能背景下的数据采集、准备和仓储
在制造和人工智能应用中，数据采集、准备和存储过程是成功的关键。这些步骤描述如下：
1.数据采集：
- 多种来源： 工厂数据的来源多种多样，如机器、传感器、ERP 系统、PLM 和质量控制系统。
- 系统集成： 要全面了解运行情况，就必须将这些系统连接起来。
- 整合方法： 常见的方法包括 ETL（提取、转换、加载）、ELT（提取、加载、转换）、数据虚拟化和 CDC（变更数据捕获）。
2.数据准备：
- 原始数据： 从各种来源收集到的数据往往是原始的、非结构化的。
- 准备阶段： 准备过程包括数据质量评估、清理、充实和转换。
- 数据清理： 消除错误，规范格式，消除重复。
- 丰富数据： 添加上下文信息，提升数据价值。
- 数据转换： 将数据转换成适合分析的格式，如汇总、归一化和创建新变量。
3.数据仓库：
- 中央存储库： 数据仓库是结构化生产数据（如生产指标、设备性能和库存水平）的集中存储位置。
- 云解决方案： 像 Snowflake 这样基于云的解决方案很受欢迎，它提供了管理大型数据集的可扩展性和灵活性。
- 数据湖 通常情况下，数据首先被收集到 "数据湖 "中，在那里进行初步准备，然后再转移到数据仓库中。
通过《企业数据平台》系列文章，了解如何管理您的数据蒸汽，并将其用于人工智能工具。 制造数据分析--利用企业数据平台挖掘洞察力
底线
人工智能具有改变行业的巨大潜力，可带来更高的效率、更好的产品质量和更有效的供应链管理等好处。然而，确保数据质量和管理运营风险等挑战依然严峻。尽管存在这些障碍，但人工智能是未来制造业的关键技术，早期采用者将获得显著的竞争优势。
在工厂实施人工智能之前，请做好准备。 推送界面在向人工智能服务提供实时数据方面发挥着关键作用。要在工业中充分利用人工智能，有效的数据采集、准备和存储至关重要。
数据仓库和数据湖是企业数据基础设施的重要组成部分，其重要性将随着制造业中人工智能应用的发展而与日俱增。
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