人工智能 (AI) 无处不在。从Alexa(语音识别)到Face ID(计算机视觉)，再到您与之交互以解决互联网问题的聊天机器人(生成式AI)，AI如今已深入我们的日常生活中。这不仅适用于消费者，而且各行各业的企业也在不断扩展AI的应用。
例如，在离散制造业中，AI已经证明自己在生产过程的几乎每个阶段都是极其宝贵的资产。其实，这对制造领域的任何人都不是什么新闻。但令大多数人(尤其是年轻一代)感到惊讶的是，AI的概念早在20世纪50年代就已出现，并在20世纪70年代就开始付诸实践。
让我们快速浏览一下AI在离散制造中的演变，看看我们是如何走到今天这一步的。
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AI在制造业中的发展
人工智能，通常被定义为机器(主要是计算机)模拟人类智能处理的能力，随着20世纪70年代计算机辅助设计(CAD)和计算机数控(CNC)机器的出现，AI首次出现在离散制造设施中。这些技术帮助制造商创建和修改产品设计。随着时间的推移，CAD和CNC变得更加复杂，并结合了先进的算法和机器学习(ML)来提高准确性并优化性能。
到了80和90年代，制造商开始使用AI应用来捕获和共享工人知识。工厂员工无需依赖剪贴板、手写笔记或口耳相传，而是可以将知识编纂成软件系统，例如计算机化维护管理系统(CMMS)和制造执行系统(MES)。这些发明使信息共享更快、更容易，同时通过自动化、实时数据收集等简化生产。
如今，由AI驱动的质量控制、过程优化、机器人、预测性维护甚至安全隐患检测正在成为大多数离散制造设施的标准。
使用传感器来检测机械问题，例如温度峰值和异常振动，AI不仅可以提醒适当的人员注意问题，还可以告诉他们如何、何时以及使用什么工具来解决问题。此外，车间工人与AI技术的互动越多，这些技术就越智能，它们就越能帮助工人更好地完成工作。
AI赋能离散制造业的四个关键领域
制造业正处于专家所说的工业4.0时期，这一时期的特点是工业物联网(IIoT)、机器人技术等技术的快速发展，当然还有AI与离散制造业逐步深入的整合。简而言之，工厂车间的机器现在可以相互通信，并以令人印象深刻的自主性运行。
然而，AI在离散制造业中最重要的作用是它能够帮助人和机器协同工作。对于制造企业来说，这是双赢的;技术支持的人员和流程可以提高效率、生产力和安全性，并带来很多其他好处。
随着AI技术的不断发展，我们可以期待在离散制造业的以下领域看到更多的进步：
· 预测性维护：如今，许多制造商仍然依赖反应性维护方法，这会导致代价高昂的停机时间。通过使用 AI 和 ML 算法，制造商可以采用预测性维护方法来实时监控设备性能，在故障发生之前预测何时需要维护。这有助于减少停机时间、提高效率并延长设备生命周期。随着人工智能的发展，这些好处将进一步放大。
· 质量管理：随着AI的发展和标准化，质量控制将更快速、更准确。制造商可以使用 AI 自动检测和报告缺陷，而不是手动检查机器和产品是否存在损坏、磨损和其他问题。AI还可以识别生产数据中的模式，以及来自客户反馈、生产计划和库存水平等外部来源的模式。这有助于制造企业的管理层及时发现效率低下的问题和流程改进的机会。
· 产品开发：AI将产生重大影响的另一个领域包括产品设计和开发。目前，许多制造商依靠反复试验来开发新产品。但是，通过使用AI和仿真软件，制造商可以在构建产品设计之前对其进行测试和优化，从而减少开发时间和成本，同时提高产品性能和用户友好性。
· 工人经验：尽管许多人担心，但预计AI不会取代人类工人。事实上，它在制造业中的应用将补充和增强它们的作用。AI可以接管重复性任务，例如包装或文档，使员工能够将时间花在更复杂或更具创造性的工作上。
此外，AI可以通过建议下一步最佳行动来帮助工人完成机器维修等任务。与IIoT传感器和可穿戴技术集成，AI还可以提高工人的安全性。例如，预测分析可以提醒工人注意工厂车间的潜在安全隐患。
这些只是AI为离散制造业带来的变化中的一小部分。借助智能工厂平台，更多的制造企业可以从更精简、更少令人沮丧的流程中获益，同时提高生产力、效率和利润。
