AI如何改变制造业

使用AI的预测性维护

在任何机械应用中，预测性维护利用AI算法来预测机器何时以及如何可能出现故障。AI的这种实施能够在机器损坏之前进行主动修复，以减少成本，优化维护计划，并减少系统停机时间。对于预测性维护应用，AI分析传感器输入的历史数据、设备随时间的性能以及预测的需求，以预测潜在的故障。   为了使预测性维护起作用，机械必须包括一系列专门设计的传感器、IoT连接设备和系统内数据处理单元。机器学习算法可以运行在集成的数据处理单元、本地服务器或云上。预测性维护技术几乎可以在每个行业中找到，无论是应用在简单的水力冷却系统泵还是先进的12轴CNC上。

利用AI进行供应链优化

在制造领域，供应链物流可以极大地影响生产量的好坏。AI 驱动的制造供应链优化可以预测装配线资产需求，根据制造速度优化库存水平，并建议高效的工厂内部存储和运输路线。总的来说，AI 在制造供应链应用中的使用可以显著降低成本，提高生产量，并减少延误。   例如，波音的埃弗雷特工厂是世界上最大的建筑，室内面积超过98英亩，制造四种不同的飞机型号。单一型号波音777包含来自超过500家供应商的约三百万个零件。波音使用 FRID标签、GPS追踪器、仓库自动化系统、自动化车辆、输送系统和先进机器人来管理设施内复杂的供应链。供应链物流的简化依赖于 AI 驱动的物流软件，不仅实现对单架飞机制造的超级人类管理，还实现对整个工厂的管理。

工厂运营中的能源优化

工厂的生产力和效率是其绩效指标的核心。降低能耗可以提高工厂的成本效率，但如果管理不当，可能会降低其整体生产力。使用AI进行工厂能效优化涉及分析来自一系列设备和环境传感器、机器操作、能耗模式和成本模式的实时数据，以识别低效率之处，并建议进行调整以实现最佳能量利用。   例如，Siemens利用AI算法创建工厂的数字孪生体，监控设备性能，优化生产计划，以及改变各种工厂类型的能耗模式。通过基于AI的预测分析，Siemens已经证明他们能够在保持生产输出的同时，通过减少闲置期间的能源浪费和优化机器操作时间，帮助减少50%的与能源相关的排放。必须使用诸如智能能量计、能量监控系统、IoT支持的传感器和基于AI的能量管理平台。即使考虑到其高昂的前期成本，其使用可以降低工厂的总体生命周期成本。

AI驱动的机器人在汽车行业中的应用

汽车制造几乎每个阶段都使用机器人装配技术。由 AI 驱动的机器人可以精确放置材料、焊接和固定部分，协同人类进行一般装配（称为“协作机器人”），并在制造设施内运输材料。   此外，机器人运动本身也可以使用 AI 进行优化。例如，如果一个机器人手臂使用五个独立电机来控制末端的爪装置，AI 可以定义最有效的方法来独立控制这些电机，以提高精度、减少能耗，并缩短任务完成时间。这种能力对焊接、装配和涂装等应用尤其有利，例如那些在汽车制造设施中使用的应用，因为它可以确保焊接质量和一致性，同时最大限度地减少总能耗和制造时间。这些机器人通常利用计算机视觉传感器、计算系统、AI 启用的控制单元和各种运动传感器。

AI自动化质量控制

车辆包含数十万个组件，其中大多数容易出现故障。随着自动化越来越多地接管装配过程，对严格的高质量保证的需求不断增长。AI通过分析图像、视频和传感器数据来协助识别缺陷或与质量标准的偏差，以标记故障的结构或个别组件。   例如，Porsche 的汽车喷漆设施设有一条四英里长的传送带，包括完全由机器人操作的喷漆过程和一个最终检查隧道。在检查隧道中，员工和高分辨率摄像头检查喷涂的表面。这些摄像头的视频源由AI分析，可以检测出可以立即修复的细微瑕疵。

持续的流程改进

BMW 在他们的喷漆过程使用AI的方式不同：用于他们喷漆生产线的整体流程分析。他们利用AI预测其设施内灰尘水平的增加，这可能会根据温度和季节模式对其油漆质量产生负面影响。基于这一预测，BMW 可以精确地安排更换其HVAC系统中的滤网，以有效减少有害影响。   广义而言，AI 可以通过多种数据输入接受大量的数据序列，识别数据中的模式和异常，以监控或预测数据结果。BMW 的数据输入是各种历史和当前的天气数据，输出是预计的灰尘颗粒增加及后续的滤网更换措施。

使用AI进行制造优化

AI可以融合多样的数据输入、识别模式、促进深入分析，并提供应用定制的建议，以提高几乎任何行业的工厂和制造改进。人类可以通过AI的实施更好地理解复杂系统，从而实现现实世界中的问题解决。不论是为Porsche的喷漆检查线引入新的质量控制时代、帮助管理Boeing全球最大制造设施，还是监测简单的液压泵性能，AI都能优化工业制造效率、最大化性能和减少能耗。

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