AI+工厂：AI工业化不再是一个遥远的命题

2021-01-12 11:05

运用AI方式将变革企业

在工厂内部，AI会把各种好处带给生产以及诸如维护、质量与物流等支持职能：

生产：连续加工以及离散型生产等环境中，制造商都会利用AI来降低成本提高速度，从而提升生产力。

维护：制造商会利用AI减少设备故障提高资产利用，AI会持续分析和学习机器和部件产生的数据。

质量：制造商可以利用AI帮助尽早检测出质量问题。视觉系统利用图像识别技术识别缺陷以及产品功能的偏差；同时还可以持续分析和学习由机器和生产环境产生的数据。

物流：此物流指的是产内物流和仓储，而不是外部供应链的物流。AI会促进场内材料供应的自动转移和效率，这对于管理制造多种产品衍生和定制产品所带来的日益增长的复杂性是必不可少的。

报告：AI系统会根据事件报告建议相应事件的解决方案，而且还会持续分析和学习这些报告。

美国公司的高采用水平可能反映出那里的AI技术的广泛普及。

即便如此，中国在AI投资上仍压倒了美国，去年中国投资占到了AI初创企业全球投资的将近一半。

2017年中国国务院还颁布了《下一代人工智能发展规划》，打算用三步走的策略到2030年达到AI全球领先水平；天津市政府已经设立了300亿元的基金来支持AI产业。

其他的新兴国家，比如印度，其态度也类似，将AI采用视为保持其制造业全球竞争力的必要元素，并且对AI进行了大规模投资。

AI芯天下丨分析丨AI工厂：将AI转化成动力是关键

AI工厂各个方面所面临的挑战

机器学习算法严重依赖大量数据，但仅大量数据并不能构成好的AI算法。

许多公司都坐拥大量数据存储，但是他们的数据和软件存在于单独的孤岛中，存储方式不一致，模型和框架也不兼容。

即使客户将企业视为一个统一的实体，但在内部，跨部门和职能的系统和数据通常都是分散的。

从而阻止了数据的聚合，延迟了见解的产生，并使得无法利用分析和人工智能的力量。

此外，在将数据馈送到AI算法之前，必须对其进行预处理。

即使在处理诸如销售记录之类的结构化数据时，也可能存在缺口，信息丢失以及其他需要解决的不准确之处。

在其他方面，例如为监督的机器学习算法建立正确的指标和功能，在人类专家见解和AI预测之间找到正确的鸿沟，以及应对运行方面的挑战实验并验证结果。

结尾：

但与金融等行业相比，虽然人工智能在制造业的应用场景不少，却并不突出，甚至可以说发展较慢。

目前，随着越来越多的企业进入人工智能领域，大批成功的人工智能开源软件和平台不断涌入，AI工厂将迎来前所未有的爆发期。

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