目前企業已經清楚的認識到,要想實現智能化決策和自動化生產離不開人機物的全面互聯。
“物理世界”(以製造業設備所代表)和“數字世界”(由人工智能、傳感器等技術代表)的碰撞催生了製造業的巨大的轉變。
兩個世界的融合將為下一輪經濟發展注入新的動能。
以人工智能為代表的新技術正在對生產流程、生產模式和供應鏈體係等生產運營過程產生巨大影響。

實際上,當前的製造業從生產、流通到銷售,正在越來越趨於數據化、智能化,加快接近產業奇點。
大數據和人工智能技術可以協助企業分析生產過程中的全鏈路數據,實現生產效率、庫存周轉率、設備使用效率提升等目標。

利用產品、模具加工、工廠及生產線設計的相關數據,在新產品製作前進行數據模擬,從而判斷出是否適合生產,這就是三星的仿真模擬技術。
模擬技術不僅僅用在產品當中,在工廠和線體的設計領域也有著重要作用。
通過建立設備、機械手、搬運裝置、作業者等生產整體數據庫,可自如地應對新產品生產或生產數量變化,擬定出最優化的生產要素安排。

目前,人工智能可能在製造業的四個領域中得到應用。
首先,製造業的很多細分領域依賴視覺檢查。
AI設備對樣品進行視覺檢查的能力正在迅速提高,這使我們能夠建立自動視覺檢測系統。
人工智能能夠比較產品和照片,並決定是否通過檢查。機器視覺應用在製造業中的精確質量分析領域,通過比人眼敏感多倍的相機結合AI技術提升圖像理解的能力。
用於在超出人類視覺範圍的分辨率下發現電路板等產品中的微觀缺陷,並使用機器學習算法對極少量的樣本圖像進行培訓。

其次,優化生產過程。
AI通過調節和改進生產過程中的參數,對於製造中使用的很多機器進行參數設置。
生產過程中,機器需要進行諸多參數的設置。
例如,在註塑中,可能需要控制塑料的溫度、冷卻時間表、速度等等。
有這些參數都可能受到各種外部因素的影響,例如,外界溫度等。
通過收集所有這些數據,AI可以改進自動設置和調整機器的參數。

第三,提高新產品製造過程中的設計、製造效率。
製造新產品無論在設計還是在生產過程中都是一個迭代的過程,充滿了微調。
人工智能將能夠顯著縮短這一過程,提升製造行業的效率。

第四,確定產品質量問題來源。
許多產品的製造過程涉及到一系列的步驟,因此,如果最終產品沒有通過檢驗,有時難以確定問題來源。
人工智能、數據科學和數據分析將幫助自動識別生產中有問題的產品及步驟。

儘管物聯網技術已經存在了數十年之久,但其應用範圍僅限於運營活動,數據的潛能沒有在企業中得到充分釋放。
隨著連接技術、大數據管理、商務分析和雲技術的發展,將能夠實現運營技術與信息技術更好的融合在一起,打造更智能的機器,推動企業實現端到端數字化轉型。

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