从传统制造到智能制造：人工智能的角色和意义

埃森哲公司测算数据显示，人工智能技术的应用将使得制造业在2035年总增长值增长近4万亿美元，年度增长率达4.4%。中国作为制造大国，在2018年的时候制造业增加值就达到了26.5万亿，占GDP总值的29.4%，同时我国还是人工智能第二大国，我国的AI企业数量在世界排行第二。随着近年来国家对智能制造的逐步推进，人工智能技术和制造业的融合发展更是未来可期。

人工智能在制造业中的应用场景

1. 质量控制

制造业中，质量控制一直是一个至关重要的环节。而人工智能以其高效、精准、自动化的特点，帮助制造商实现了质量管理的全流程控制。其中，图像识别、自然语言处理等技术可帮助生产线自动检查产品的完整性、一致性和准确性。当人工智能发现缺陷和错误时，即时反馈至人员进行纠正和处理。

2. 设备监测和维护

在传统的制造流程中，设备的监测和维护主要依赖人工巡检，这种方式往往无法及时、准确地发现设备的潜在故障或已经发生的故障。而现在，通过使用物联网技术，人工智能可检测到生产设备的状态和性能，并使用预测性维护技术来预测潜在的故障和问题，提前维修和保养设备，实现生产设备零故障运行。

3. 生产过程优化

生产效率的提高一直是制造业最为关注的问题之一。人工智能算法可以分析生产数据和工厂运营数据，提供专业化的数据分析和判断，以及数学建模和最优化操作，实现适合企业的生产和流程优化，通过排序算法优化物料流程、减少零件储存，降低设备准备时间等，全方位提升生产效率。

4. 智能制造和自动化

通过机器视觉、自动协同和机器人等技术，人工智能可以实现生产线的自动化和智能化管理，提高生产效率和质量。例如，当自动视觉检测机器人发现产品有缺陷时，可以自动将产品移至到红色区域；反之，没有缺陷的产品则自动放置至绿色区域。这类技术使得制造企业实现批量生产的同时不影响产品质量。

5. 预测和计划

无论是生产计划还是物流计划，一个合理的计划能帮助制造企业降低成本，提高生产效率和客户满意度。而人工智能算法可分析大量的生产数据和客户订货数据，精准进行生产和物流计划。例如，通过对订单、库存、生产计划等数据的统计、分析，制造企业可以优化生产调配，实现满足需求的高效生产。

案例分析

1. 制造车间机器视觉自动检测

某安徽省制造企业的造车间里，安装了一套机器视觉自动检测系统。整条生产线上，无论是工人加工的半成品零部件，还是机器加工的成品产品，都经过检测仪器的检查。检测仪器通过人工智能应用精确计算能力，可对产品的尺寸、外观、安全等多个方面进行自动化检验和优化反馈，极大提高了产品合格率及降低生产成本。

2. 智能供应链计划系统

一家加拿大制造企业，推出了一套全球范围内的智能供应链计划系统，通过收集全球制造商的生产数据，并实时更新信息，可以预测全球型材的产量及需求，有利于制定更为合理的物流计划。同时，基于人工智能算法，系统预测性地在库存充足时候购买，以取得价格优势，最终优化了供应链。

3. 机器人环节自动化

人工智能通过机器认知和机器视觉技术，替代了生产车间中劳动力本来需要完成的操作，例如：拧螺丝、切割管道、扫描编码、组装。而机器人通过人工智能程序和自动感测器达成识别、分类、拣选、分力位置等操作，最大程度上保障了劳动条件, 降低了人员需要承受的作业风险。

人工智能在制造业中的应用，积极可持续的影响到制造业的方方面面。通过人工智能技术在制造流程中的应用，提高了质量控制、设备监测和维护、生产过程优化、智能制造和自动化、预测和计划等方面的效率和质量，并带来了巨大的业务优势和创新机会。我们可以看到，人工智能已经开始成为制造业实现数字化转型、提高生产力的重要手段之一。