在當(dāng)今全球化浪潮滾滾向前、技術(shù)發(fā)展日新月異的時(shí)代，制造業(yè)面臨著前所未有的競(jìng)爭(zhēng)壓力。傳統(tǒng)的生產(chǎn)制造方式，在運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、成本降低以及滿足客戶千變?nèi)f化的需求等方面，逐漸顯得力不從心。
而人工智能（AI）就如同一場(chǎng)及時(shí)雨，憑借其處理海量數(shù)據(jù)、從模式中學(xué)習(xí)并做出明智決策的強(qiáng)大能力，成為推動(dòng)制造業(yè)變革的關(guān)鍵力量。在制造業(yè)中應(yīng)用人工智能，早已不是一種可有可無(wú)的選擇，而是大勢(shì)所趨。
德國(guó)工業(yè)巨頭博世在蘇州工廠的實(shí)踐，就很好地展現(xiàn)了人工智能在質(zhì)量控制與檢驗(yàn)方面的革新。在汽車電子生產(chǎn)的末端，自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)設(shè)備（AOI）雖然能檢測(cè)焊接質(zhì)量，卻容易產(chǎn)生誤報(bào)，還得依靠人工二次確認(rèn)。博世引入人工智能圖像識(shí)別技術(shù)，以數(shù)百萬(wàn)張圖片為基礎(chǔ)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)，制定匹配的數(shù)學(xué)邏輯，讓系統(tǒng)具備了預(yù)測(cè)性。這個(gè)系統(tǒng)能夠自動(dòng)判斷 AOI 報(bào)警的是否為真正的不良產(chǎn)品，從而代替人工操作，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化與智能化。而且，人工糾偏信息還能反饋給 AI 系統(tǒng)，讓模型不斷自我優(yōu)化。通過(guò)這種人機(jī)協(xié)作的方式，博世將 ECU 的缺陷檢出率提高到 99.99%，檢測(cè)時(shí)間縮短了 50%，產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率都大幅提升。
全球最大的電子產(chǎn)品代工制造企業(yè)富士康，在生產(chǎn)管理與優(yōu)化上取得了突破。富士康的生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜得如同迷宮，為了優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度和資源分配，他們開發(fā)了 “FoxConn Neural Manufacturing” AI 生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，運(yùn)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（比如 DQN），通過(guò)與生產(chǎn)環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略。它連接多個(gè)系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字孿生模型，實(shí)時(shí)反映車間的運(yùn)行狀態(tài)。一旦遇到緊急訂單或者設(shè)備故障，系統(tǒng)能迅速調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，重新分配資源。該系統(tǒng)在多個(gè)工廠應(yīng)用后，部分車間的生產(chǎn)效率提高了 10% 以上，庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù)縮短了 20%，產(chǎn)品質(zhì)量和交付準(zhǔn)時(shí)率也都有所提升。
美的集團(tuán)在供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理方面進(jìn)行了升級(jí)。美的有著龐大且復(fù)雜的供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)，傳統(tǒng)的供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)管理方法在動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)環(huán)境中顯得捉襟見(jiàn)肘。于是，美的開發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)以全面的供應(yīng)商數(shù)據(jù)平臺(tái)為核心，從多個(gè)內(nèi)外部渠道收集整合供應(yīng)商財(cái)務(wù)、交付表現(xiàn)、質(zhì)量、宏觀環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)。它應(yīng)用決策樹、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，自動(dòng)提取風(fēng)險(xiǎn)特征，生成實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和等級(jí)。當(dāng)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分超過(guò)閾值或者出現(xiàn)重大風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)預(yù)警，還會(huì)推薦風(fēng)險(xiǎn)緩釋策略。通過(guò) AI 驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理，美的實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別和主動(dòng)防控。
除了這些典型案例，人工智能在自動(dòng)化生產(chǎn)線控制和優(yōu)化方面也有廣泛的應(yīng)用。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和傳感器數(shù)據(jù)建立模型，能夠監(jiān)測(cè)和優(yōu)化生產(chǎn)線的各個(gè)環(huán)節(jié)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。比如優(yōu)化生產(chǎn)線調(diào)度和排程，減少生產(chǎn)停機(jī)時(shí)間和能耗。強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為人工智能的重要分支，也在制造業(yè)中嶄露頭角。它可以用于自適應(yīng)過(guò)程控制和優(yōu)化，讓智能系統(tǒng)通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)反饋?zhàn)詣?dòng)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)；還能實(shí)現(xiàn)自主機(jī)器人和物料搬運(yùn)的智能化。就像亞馬遜倉(cāng)庫(kù)里使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人，能在復(fù)雜環(huán)境中高效完成物品搬運(yùn)任務(wù)。
人工智能為制造業(yè)帶來(lái)的全方位變革，價(jià)值十分凸顯。在效率提升方面，人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化大大簡(jiǎn)化了生產(chǎn)流程，減少了體力勞動(dòng)和人為錯(cuò)誤。系統(tǒng)能夠快速執(zhí)行任務(wù)，處理重復(fù)性操作，整體運(yùn)營(yíng)效率、吞吐量和生產(chǎn)力都得到了提高。成本降低也是人工智能帶來(lái)的重要好處之一，其預(yù)測(cè)性維護(hù)和質(zhì)量控制解決方案，能幫助企業(yè)優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，減少計(jì)劃外停機(jī)和生產(chǎn)延誤，從而降低成本。
在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策上，制造業(yè)中物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，人工智能算法可以實(shí)時(shí)分析這些數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供有價(jià)值的見(jiàn)解，助力企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高整體績(jī)效。生產(chǎn)安全保障方面，人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備，能夠承擔(dān)危險(xiǎn)或體力要求高的任務(wù)，降低了工作場(chǎng)所事故和傷害的風(fēng)險(xiǎn)。供應(yīng)鏈優(yōu)化上，人工智能通過(guò)分析大量的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，像需求預(yù)測(cè)、庫(kù)存水平和物流信息等，幫助企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)，提高績(jī)效，降低成本。
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，它有望徹底改變制造業(yè)。制造企業(yè)應(yīng)該積極擁抱人工智能技術(shù)，這樣才能在快速變化的市場(chǎng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，滿足全球市場(chǎng)不斷變化的需求。
