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讓我們探索制造業(yè)中人工智能技術(shù)的一些重要趨勢，以更清楚地了解您可以做些什么來使您的業(yè)務(wù)保持最新狀態(tài)。

人工智能是一個廣泛的領(lǐng)域

對于我們將討論的所有在制造業(yè)中應(yīng)用的技術(shù)，人工智能并不是描述它們的最準確方式。人工智能是一個非常廣泛的主題，有許多不同的方法和技術(shù)屬于其范圍。機器人技術(shù)、自然語言處理、機器學習、計算機視覺等等都是不同的技術(shù)，它們本身就值得大量關(guān)注。

牢記這一點，讓我們談?wù)勅斯ぶ悄茉谥圃鞓I(yè)中的許多應(yīng)用——這里有一些工業(yè)人工智能用例。

人工智能在制造業(yè)的目標

人工智能研究機器無需人工干預(yù)即可處理信息和做出決策的方式。一種流行的思考方式是，人工智能的目標是模仿人類的思維方式，但事實并非如此。盡管人類在執(zhí)行某些任務(wù)方面效率更高，但它們并不完美。最好的人工智能是能夠理性、準確地思考和決策的人工智能。

最好的例子可能是人類不具備處理數(shù)據(jù)和大型數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的復雜模式的能力。然而，人工智能可以輕松地對制造機器的傳感器數(shù)據(jù)進行分類，并從數(shù)據(jù)中挑選出明確表明機器將在未來幾周內(nèi)需要維護的異常值。人工智能可以在人類分析數(shù)據(jù)所花費的時間的一小部分內(nèi)完成這項工作。

機器人技術(shù)：現(xiàn)代制造的基石

許多(如果不是大多數(shù))人工智能應(yīng)用涉及軟件而不是硬件。然而，機器人技術(shù)主要集中在高度專業(yè)化的硬件上。制造業(yè)將這項技術(shù)大量用于許多不同類型的應(yīng)用。根據(jù) Global Market Insights, Inc 的預(yù)測，到 2024 年，工業(yè)機器人市場價值將超過 800 億美元。在許多工廠，例如日本的 Fanuc 工廠，機器人與人類的比例約為 14:1。這表明，可以將大量工廠自動化，以降低產(chǎn)品成本、保護工人并實現(xiàn)更高的效率。

工業(yè)機器人技術(shù)需要非常精確的硬件，最重要的是可以幫助機器人正確執(zhí)行任務(wù)的人工智能軟件。這些機器非常專業(yè)，不從事決策業(yè)務(wù)。它們可以在人工技術(shù)人員的監(jiān)督下操作，也可以不受監(jiān)督。由于他們比人類犯的錯誤更少，工廠的整體效率在機器人技術(shù)的幫助下大大提高。

當人工智能與工業(yè)機器人技術(shù)相結(jié)合時，機器可以自動執(zhí)行諸如材料處理、組裝甚至檢查等任務(wù)。

機器人加工自動化

與人工智能和機器人技術(shù)相關(guān)的一個經(jīng)常被拋出的術(shù)語是機器人處理自動化。但是，重要的是要注意這與硬件機器無關(guān)，而是與軟件有關(guān)。

機器人處理自動化是關(guān)于軟件任務(wù)的自動化，而不是硬件。它將流水線機器人的原理應(yīng)用于數(shù)據(jù)提取、表單完成、文件遷移和處理等軟件應(yīng)用程序。盡管這些任務(wù)在制造中扮演的角色不那么明顯，但它們在庫存管理和其他業(yè)務(wù)任務(wù)中仍然發(fā)揮著重要作用。如果您生產(chǎn)的產(chǎn)品需要在每個單元上安裝軟件，這一點就更為重要。

計算機視覺：人工智能驅(qū)動視覺檢測

在制造業(yè)中，質(zhì)量控制是人工智能最重要的用例。即使是工業(yè)機器人也會犯錯誤。盡管這些情況比人類少得多，但讓有缺陷的產(chǎn)品下線并運送給消費者的成本可能很高。人類可以手動觀看流水線并抓住不良品，但無論他們多么細心，總會有一些不良品從縫隙中溜走。相反，人工智能可以通過為我們檢查產(chǎn)品來使制造過程受益。

使用攝像頭和物聯(lián)網(wǎng)傳感器等硬件，人工智能軟件可以分析產(chǎn)品以自動檢測缺陷。然后，計算機可以自動決定如何處理有缺陷的產(chǎn)品。

自然語言處理：提高問題報告效率

由自然語言處理提供支持的聊天機器人是制造業(yè)中一個重要的人工智能趨勢，可以幫助提高工廠問題報告和幫助請求的效率。這是一個專門模擬自然人類對話的人工智能領(lǐng)域。如果工作人員能夠使用設(shè)備與聊天機器人交流和報告他們遇到的問題和問題，人工智能可以幫助他們以易于解釋的格式更快地提交熟練的報告。這使工人更加負責，并減輕了工人和主管的負擔。

網(wǎng)頁抓取

制造商可以利用 NLP 更好地理解通過網(wǎng)絡(luò)抓取任務(wù)獲得的數(shù)據(jù)。AI 可以掃描在線資源以獲取相關(guān)的行業(yè)基準信息，以及運輸、燃料和勞動力的成本。這有助于優(yōu)化整個企業(yè)的運營。

情緒映射

在情感交流方面，機器遠遠落后于人類。計算機很難理解用戶情緒變化的背景。然而，自然語言處理正在通過情感映射改善這一領(lǐng)域。這為計算機了解客戶的情緒和操作員的感受開辟了廣泛的可能性。

機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習

這三種技術(shù)是在制造業(yè)中用于許多不同解決方案的人工智能技術(shù)。

機器學習：一種人工智能技術(shù)，算法從訓練數(shù)據(jù)中學習以做出決策并識別收集到的真實數(shù)據(jù)中的模式。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：使用“人工神經(jīng)元”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入層接收輸入。該輸入被傳遞到隱藏層，該隱藏層為輸入分配權(quán)重并將其定向到輸出層。

深度學習：一種應(yīng)用機器學習的方法，其中軟件像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣模擬人腦，但信息從一層傳遞到下一層以進行更高的處理。

機器學習是制造業(yè)的一個巨大趨勢，我們有一整篇關(guān)于機器學習在制造業(yè)中的應(yīng)用的博客文章，如果您對機器學習如何從根本上改變制造業(yè)的運作方式感興趣，您應(yīng)該閱讀這篇文章。這些工業(yè) AI 用例展示了我們?nèi)绾卧?2022 年在制造業(yè)中利用 AI。

人工智能在制造業(yè)的未來

人工智能在制造業(yè)中的作用接下來會發(fā)生什么？對此有很多想法，一些來自科幻小說領(lǐng)域，另一些則是已經(jīng)被使用的技術(shù)的擴展。最直接明顯的演變將是對數(shù)據(jù)收集的更多關(guān)注。制造業(yè)中使用的人工智能技術(shù)只能靠自己做很多事情。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及、使用和有效性的提高，可以收集更多數(shù)據(jù)，人工智能平臺可以使用這些數(shù)據(jù)來改進制造中的各種任務(wù)。

然而，隨著人工智能的進步隨著時間的推移，我們可能會看到完全自動化工廠的興起，產(chǎn)品設(shè)計是自動完成的，幾乎沒有人工監(jiān)督等等。但是，除非我們繼續(xù)創(chuàng)新的趨勢，否則我們永遠不會達到這一點。它所需要的只是一個想法——它可以是技術(shù)的統(tǒng)一，也可以是在新的用例中使用技術(shù)。這些創(chuàng)新改變了制造業(yè)市場格局，幫助企業(yè)脫穎而出。