制造业中的人工智能：工业人工智能用例
根据AspenTech2020工业人工智能研究报告，在大型工业公司中，83%的人认为人工智能会产生更好的结果，但只有20%的人采用了它。领域专业知识对于在制造业中成功采用人工智能至关重要。它们共同构成了工业AI，它在特定领域的工业应用中使用机器学习算法。人工智能可以通过机器学习、深度学习和计算机视觉在制造业中发挥作用。让我们探索制造业中人工智能技术的一些重要趋势，以更清楚地了解您可以做些什么来使您的业务保持最新状态。人工智能是一个广泛的领域对于我们将讨论的所有在制造业中应用的技术，人工智能并不是描述它们的最准确方式。人工智能是一个非常广泛的主题，有许多不同的方法和技术属于其范围。机器人技术、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等等都是不同的技术，它们本身就值得大量关注。牢记这一点，让我们谈谈人工智能在制造业中的许多应用——这里有一些工业人工智能用例。人工智能在制造业的目标人工智能研究机器无需人工干预即可处理信息和做出决策的方式。一种流行的思考方式是，人工智能的目标是模仿人类的思维方式，但事实并非如此。尽管人类在执行某些任务方面效率更高，但它们并不完美。最好的人工智能是能够理性、准确地思考和决策的人工智能。最好的例子可能是人类不具备处理数据和大型数据集中出现的复杂模式的能力。然而，人工智能可以轻松地对制造机器的传感器数据进行分类，并从数据中挑选出明确表明机器将在未来几周内需要维护的异常值。人工智能可以在人类分析数据所花费的时间的一小部分内完成这项工作。机器人技术：现代制造的基石许多(如果不是大多数)人工智能应用涉及软件而不是硬件。然而，机器人技术主要集中在高度专业化的硬件上。制造业将这项技术大量用于许多不同类型的应用。根据GlobalMarketInsights,Inc的预测，到2024年，工业机器人市场价值将超过800亿美元。在许多工厂，例如日本的Fanuc工厂，机器人与人类的比例约为14:1。这表明，可以将大量工厂自动化，以降低产品成本、保护工人并实现更高的效率。工业机器人技术需要非常精确的硬件，最重要的是可以帮助机器人正确执行任务的人工智能软件。这些机器非常专业，不从事决策业务。它们可以在人工技术人员的监督下操作，也可以不受监督。由于他们比人类犯的错误更少，工厂的整体效率在机器人技术的帮助下大大提高。当人工智能与工业机器人技术相结合时，机器可以自动执行诸如材料处理、组装甚至检查等任务。机器人加工自动化与人工智能和机器人技术相关的一个经常被抛出的术语是机器人处理自动化。但是，重要的是要注意这与硬件机器无关，而是与软件有关。机器人处理自动化是关于软件任务的自动化，而不是硬件。它将流水线机器人的原理应用于数据提取、表单完成、文件迁移和处理等软件应用程序。尽管这些任务在制造中扮演的角色不那么明显，但它们在库存管理和其他业务任务中仍然发挥着重要作用。如果您生产的产品需要在每个单元上安装软件，这一点就更为重要。计算机视觉：人工智能驱动视觉检测在制造业中，质量控制是人工智能最重要的用例。即使是工业机器人也会犯错误。尽管这些情况比人类少得多，但让有缺陷的产品下线并运送给消费者的成本可能很高。人类可以手动观看流水线并抓住不良品，但无论他们多么细心，总会有一些不良品从缝隙中溜走。相反，人工智能可以通过为我们检查产品来使制造过程受益。使用摄像头和物联网传感器等硬件，人工智能软件可以分析产品以自动检测缺陷。然后，计算机可以自动决定如何处理有缺陷的产品。自然语言处理：提高问题报告效率由自然语言处理提供支持的聊天机器人是制造业中一个重要的人工智能趋势，可以帮助提高工厂问题报告和帮助请求的效率。这是一个专门模拟自然人类对话的人工智能领域。如果工作人员能够使用设备与聊天机器人交流和报告他们遇到的问题和问题，人工智能可以帮助他们以易于解释的格式更快地提交熟练的报告。这使工人更加负责，并减轻了工人和主管的负担。网页抓取制造商可以利用NLP更好地理解通过网络抓取任务获得的数据。AI可以扫描在线资源以获取相关的行业基准信息，以及运输、燃料和劳动力的成本。这有助于优化整个企业的运营。情绪映射在情感交流方面，机器远远落后于人类。计算机很难理解用户情绪变化的背景。然而，自然语言处理正在通过情感映射改善这一领域。这为计算机了解客户的情绪和操作员的感受开辟了广泛的可能性。机器学习、神经网络和深度学习这三种技术是在制造业中用于许多不同解决方案的人工智能技术。机器学习：一种人工智能技术，算法从训练数据中学习以做出决策并识别收集到的真实数据中的模式。神经网络：使用“人工神经元”，神经网络在输入层接收输入。该输入被传递到隐藏层，该隐藏层为输入分配权重并将其定向到输出层。深度学习：一种应用机器学习的方法，其中软件像神经网络一样模拟人脑，但信息从一层传递到下一层以进行更高的处理。机器学习是制造业的一个巨大趋势，我们有一整篇关于机器学习在制造业中的应用的博客文章，如果您对机器学习如何从根本上改变制造业的运作方式感兴趣，您应该阅读这篇文章。这些工业AI用例展示了我们如何在2022年在制造业中利用AI。人工智能在制造业的未来人工智能在制造业中的作用接下来会发生什么?对此有很多想法，一些来自科幻小说领域，另一些则是已经被使用的技术的扩展。最直接明显的演变将是对数据收集的更多关注。制造业中使用的人工智能技术只能靠自己做很多事情。随着工业物联网设备的普及、使用和有效性的提高，可以收集更多数据，人工智能平台可以使用这些数据来改进制造中的各种任务。然而，随着人工智能的进步随着时间的推移，我们可能会看到完全自动化工厂的兴起，产品设计是自动完成的，几乎没有人工监督等等。但是，除非我们继续创新的趋势，否则我们永远不会达到这一点。它所需要的只是一个想法——它可以是技术的统一，也可以是在新的用例中使用技术。这些创新改变了制造业市场格局，帮助企业脱颖而出。人工智能在未来制造业中扮演什么角色
在全新理念的引导下，机器人可以更多承担重复简单甚至是危险的工作，而帮助人类从繁杂工作中解放，获得更多从事创造性工作的机会。比起人工智能完全取代人的方式，工厂不必担心人工智能做出错误的决定延误生产，也不用考虑人在做重复劳动时效率降低的问题，双方取长补短，最大化的提升生产效率，从长远角度来看，这样的方式无疑更符合生产的需求，也更符合社会的需求。
没有网络，场景互联无从谈起
有了人工智能的辅助，工作将变得更加轻松，但这仍然不够，对于人工智能来说，还需要一个适合的土壤帮助其生根发芽，这便是新时代下的工业互联网。
在以往，同一个厂房，里面的设备各不相同，彼此之间很难联通。若是不同的工厂或是行业，各设备之间的差异则会更大，很难进行统一工作。
工业互联网的普及和发展将有效解决这个问题。在新时代网络的加持下，工厂设备能够通过云技术获得需要的算力（工业云计算和边缘计算），算据（工业大数据）和算法（工业人工智能），在这样的方式下，人工智能将可以快速应用到生产中的方方面面，之前无法统一调配的设备将处在同一平面，进行协同工作，不同工厂之间也能够根据实际情况进行快速资源调配，实现生产效率最大化。可以看出，有了工业互联网的加持，人工智能将发挥更大的效力。
值得一提的是，为了进一步推广工业互联网，从2017年底国家发布了一些列有关的政策。2017年，国务院出台《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，1年之后，工信部成立工业互联网专项工作组，又推出了一系列政策，同时启动实施工业互联网三年行动计划。在多地政府的联动响应下，工业互联网迅速发展。相关示范基地，区域工业云应运而生。
与此同时，随着科研的深入，云技术正在不断趋于成熟，推进整个工业环境的转化。可以预见，随着云技术的发展，很多工厂长期保有的业务模型将不得不面临更新换代的问题。在这之中，对新旧技术换代的节奏把控将显得尤为重要，转换的完成度，将很大程度影响制造业新格局的建立。
近年来，无论是互联网企业还是传统工业的转型，对于云技术的前景和应用，大家都有自己的计划。在制造业，云技术的应用将很大程度颠覆以往模式，但也为未来发展开辟了新的道路。
新型技术渴望与之匹配的技术平台，可以预见，工业互联网的应用最终会让软件的作用被无限放大，而与之相对的，工业生产将不再倚重于硬件力量，向着全新的方向奔驰而去。
随着西门子、通用电气（GE）、施耐德以及霍尼韦尔等企业纷纷在搭建工业云平台方面发力，这一天已经指日可待。
互联网+人工智能服务制造业的三类典型场景
从实际角度出发，互联网+人工智能的应用，最终将服务于以下三种场景。
一、为产品注智，从软件和硬件对制造业进行升级，通过互联网将信息注入，为产品提供人工智能算法，促成制造业新一代产品的智能升级。如谷歌开发出的专用于大规模机器学习的智能芯片TPU，腾讯AI对外提供计算机视觉AI能力的开放平台均是如此。
二、为服务注智，通过人工智能和互联网的结合，为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析，实现精准投放。在售后服务方面，以物联网、大数据和人工智能算法，实现产品检测和管理，同时为可能出现的风险进行预警，进一步加强对售后的管理。在此方面比较好的一个例子就是三一重工结合腾讯云，把分布全球的30万台设备接入平台，利用大数据和智能算法，远程管理庞大设备群，这样的方式大大提升了设备运营效率，同时还降低了运营成本。
三、为生产注智，通过互联网将人工智能技术注入生产流程，使机器能够应对多种复杂情况的生产，进一步提升生产效率。这种场景应用目前比较多的应用于工艺优化，通过使机器学习健康的产品模型，完成质检，视觉识别等功能。
需要指出的是，机器无法代替人的温度，在构建产品的实用性、人性化设置、对生产的全局把控等方面，人工智能还远无法替代人类的作用。但作为人类的辅助，人工智能能够很好的完成任务，在人机协作的模式下，制造业在产品质量、产品创新、售后服务、运营效率等方面仍将有非常大的潜力能够挖掘，相信，随着人工智能的继续发展，制造业还将迎来更大的突破。返回搜狐，查看更多
人工智能在制造业中的应用
一些资产密集型组织如今正在实施数字化转型，以实现卓越运营、改善关键绩效指标(KPI)，以及解决生产和支持流程领域中的具体问题。
基于人工智能的预测模型是非常有用的工具，可以部署在复杂的生产环境中。与常用的一些分析工具相比，在生成大量结构化或非结构化数据的复杂生产环境中，预测模型更容易放大不同参数之间的相关性。
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一些资产密集型组织的高管表示，人工智能的应用正在稳步增长。这与调研机构IDC公司的预测相一致，即到2026年，将有70%的全球2000强组织使用人工智能为基于风险的运营决策提供指导和见解。目前这一数字还不到5%。
典型的人工智能用例大多利用嵌入在计划和调度工具中的认知人工智能，它也用于质量和维护预测模型。
利用人工智能引擎的解决方案可以提供即时价值和合理的投资回报率，这些引擎能够识别图像和声音，以及振动、温度和过程中的数值。人们目前在试点或独立实施的方案中看到了这样的用例。
定制与标准人工智能驱动的解决方案从可扩展性的角度来看，有两个主要的数字项目组在生产领域中利用人工智能。每个项目都带来很多价值。然而，它们提供了不同的时间尺度和时间精度。
·定制的解决方案：基于复杂学习过程的人工智能驱动的解决方案是高度定制的。可以利用神经网络和深度学习进行图像识别，或者通过监督学习来建立预测模型。
对解决方案进行微调以提供90%的精度需要相对较长的时间。这些通常是预测性解决方案，用于模拟材料在生产过程中的行为(例如纸带或钢坯的破损预测)。
卫生纸制造商HayatHolding公司首席信息官GülsünAkhisaroglu说：“我们花费近两年的时间才能达到90%的准确性。”
工业可扩展性可能是一个真正的挑战。然而在这个项目中采用了自动学习模式，显著加快了进展，并且准确率达到99%。
即使在高度定制的模型中，也可能很难找到问题的根源。为了解决这些问题，分析师和材料工程师必须使用智能解决方案来显示问题发生的时间、方式和原因。
该公司首席信息官Akhisaroglu说：“我们决定评估深度学习算法，以发现任何有意义的模式。我们从所分析的92种算法中选择了8种更有希望的算法。”
工程师、开发人员和数据分析人员可以使用几种基于现代技术的数字和硬件工具及解决方案。但是在许多情况下，采用这些工具和解决方案是不够的。生产环境可能大不相同。
这不是简单地捕捉正确的参数和信号来提高输出质量和模型的最终精度的问题，其工作条件也可能有所不同。维护、调整和操作生产设备的不同方法可能会严重影响模型输出的质量。追求更高质量的过程可能曲折而艰难。
当然，投资回报率必须非常引人注目。经验表明，快速解决方案原型是必不可少的，模型的功能应该3～4周内快速测试。由于学习过程和模型的调整，从开始开发解决方案到部署解决方案(获取准确可靠的输出)之间的交付时间可能要花费数月的时间。
这就是部署的理想生产类型是高度资产密集型环境的原因，因为在这种情况下，一次中断事故就可能造成数百万美元的损失。
·标准化解决方案：这些是基于图像识别原理的精细化、高度可扩展的解决方案。最终输出的精度在很大程度上取决于异常样本的数量，因为样本越多，模型越精确。
对于基本的质量控制任务，可能需要4～6个不合格(“NOK”)样本，通过生产线上的摄像头来指导系统运行。从理论上来说，这样的解决方案甚至可以提供99.99%的准确率。然而现实表明，只有在简单的质量检验任务中才能达到这么高的理论值。
尺寸和表面完整性在能否有效利用这种解决方案中起着重要作用。越小越简单，控制输出越有效。
利用人工智能跟踪和分析每个装配步骤(包括周期分析)的解决方案看起来非常具有发展前景。这样的解决方案可以识别生产异常和瓶颈，从而将生产效率提高百分之几十。
它们还可以显著加快发现质量问题的速度，而在某些情况下，可以将发现时间缩短到几分钟。标准化解决方案很容易实现1～2年的投资回报率目标。其时间尺度和时间精度可能只有几天甚至几小时。
不要浪费时间，从现在开始组织应该对在生产、质量控制和维护中利用人工智能有着更加现实的期望，因为人工智能并不是解决所有问题的灵丹妙药。
但是，人工智能可以提供大量的用例。组织的重点应该放在人工智能驱动的解决方案可以实现的目标上，以及可以在这些解决方案上投入多少精力和费用。
在许多情况下，效益不仅是明显的关键绩效指标(例如生产线可用性或整体设备效率)，而且是提高可持续性和质量、解决生产过程中的问题以及提高客户满意度的目标。
必须避免产生数字孤岛。要充分发挥数据的威力，人工智能驱动的模型必须与企业的各系统(例如制造执行系统、企业资源计划和高级分析工具)集成。数据可以在多个领域根据具体情况进行分析。不同的分析解决方案结合起来可以得到意想不到的效果。
更早地实施但是，当组织的业务向前推进时，不要低估技术和管理方面的支持。HayatHolding公司首席信息官Akhisaroglu指出：“回顾过去，我们在采用一些试点项目时浪费了很多时间。我们应该早些开始，更主动地从所有可用的相关资源中收集数据。我们在服务器、数据库和流程方面面临许多挑战，但很显然，我们为快速有效地满足业务需求而开展了协调一致的工作。”
全面分析人工智能对制造业的影响
值得注意的是，人工智能对制造业的不同行业会产生不同影响。对家电、消费电子等劳动密集型行业来说，人工智能的作用主要体现在减少用工数量、提高产品质量；对生物医药、航空航天等技术创新驱动发展的行业来说，人工智能在数据挖掘、分析等方面的高效率将改变传统的技术研发模式；对冶金、化工等流程型行业来说，人工智能可帮助实现低成本的定制化生产；对服装、食品等行业来说，人工智能则可帮助企业准确预测市场趋势，形成快速响应能力。
抓住发展机遇增强制造业竞争力
充分利用优势、制定发展路线、围绕重点突破
一是充分利用综合优势，实施逆向整合战略。我国在制造环节实现人工智能应用场景优化及商业布局方面具有优势，应充分利用这些优势，进一步整合利用全球创新资源，尤其是人工智能基础技术、核心技术及关键零部件、装备领域方面的创新资源。要鼓励龙头制造企业以应用技术上的优势、庞大的国内市场和较强的资本力量为后盾，加强与国际领先企业在核心技术、关键技术方面的研发合作，尽可能地融入发达国家的当地创新网络，逐渐积累能力。应鼓励我国领先制造业企业通过在海外联合设立人工智能研发机构，加强科技合作与信息交流，充分利用国际技术、资本、人才等创新资源，提升核心技术和关键技术领域的研发能力。
二是编制制造业人工智能技术战略（路线）图，并定期修订，帮助各界及时、准确地把握人工智能技术及产业的发展趋势。要更为关注制定技术战略图及研判发展趋势的过程，在这一过程中，不仅要形成对人工智能技术发展趋势的共识，而且要形成学术界与产业界之间的知识交流与互动，推动有关方面围绕人工智能技术发展方向及可能的突破口进行深入交流和探讨，促进知识融合、扩展和深化，为技术创新与应用发展奠定基础。
三是加强人工智能对制造业转型升级的促进作用。在新一轮国际分工格局中，我国需慎重选择人工智能发展的重点领域和方向，着力打造特色，向高端环节发力。应该看到，制造业是我国国际竞争力较强的部门，应审慎把握人工智能的投资重点，牢牢抓住优势制造领域率先发展人工智能应用的战略先机。同时，也需要在图像、语音识别等领域切实发力。
四是重视人工智能发展中出现的法律与道德伦理等社会问题。随着人工智能发展，需要尽快建立适当有效的机制，准确评估人工智能发展带来的伦理道德、法律问题及社会影响。应建立相关机构，比如人工智能委员会，监管不断变化的科技实践，这一机构需包括具有广泛代表性的专家、从业人员、非政府代表等，同时建立明确的规则，确保决策过程的透明性，构建结构合理的责任体系。
附：
“人工智能+制造”的本质是“人机协同”
作者：李晓华、吴朋阳，中国社会科学院工业经济研究所、腾讯研究院
人工智能可以简单地理解为“像人类一样聪明的人造机器”。将这个聪明的“人造机器”应用到制造业，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，实现制造企业生产运营效率的提升。
“人工智能+制造”的“智能化”过程，与过去制造业追求“自动化”的过程有本质上的区别。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是机器替代人，强调大规模的机器生产；而“智能化”追求的是机器的柔性生产，本质是“人机协同”，强调机器能够自主配合人的工作，自主适应环境变化。
“人工智能+制造”追求的不是简单粗暴的机器换人，而是将工业革命以来极度细化的工人流水线工作，拉回到“以人为本”的组织模式，让机器和人分别从事自己更擅长的事，机器承担更多重复、枯燥和危险的工作，人类承担更多创造性的工作。
制造业是一个高度复杂的产业，一件产品少则有数十种原料投入，多则由数百万零部件构成；生产同一个产品，不同企业具有不同的生产工艺、生产设备和零部件投入。由于生产工艺不同、设备接口不同、数据格式不同，不但会造成供应链上下游的数字化连接困难重重，而且每个企业的数字化改造都要另起炉灶，费时费力。通过建立一个遵循共同标准、通用性更强、即插即用的工业互联网平台，可以解决“人工智能+制造”过程中的上述问题。工业互联网平台为制造业提供通用的算力（工业云计算和边缘计算）、算据（工业大数据）和算法能力（工业人工智能），从而推动整个产业的转型升级。
目前“人工智能+制造”的典型方向主要有三类：一是智能生产，实现生产设备、价值链、供应链的数字化连接和高度协同，使生产系统具备敏捷感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升等能力，全面提升生产效率。二是智能产品，通过云端连接或将训练好的人工智能系统封装到硬件中等方式，赋予产品智能化响应外界变化和用户需求的能力。三是智能服务，实时监测产品状态和响应用户需求，提供以租代售、按时计费、远程诊断、故障预测、远程维修、一体化解决方案等增值服务，实现制造企业从提供产品向提供“产品+服务”的转变。
总之，通过“人工智能+制造”实现高水平的人机协同，能够推动制造业的质量变革、效率变革、动力变革，为人类创造更美好的生活。
来源：经济日报
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人工智能技术与传统制造业融合发展的研究
人工智能技术与传统制造业融合发展的研究
发布时间：2021-03-19 作者： 来源：省人工智能学会 点击率：
近年来，以人工智能、区块链、大数据、云计算和物联网等为代表的新一代信息技术高速发展，人类社会正逐步从传统的信息化社会向智能化社会发展，人工智能技术创新和行业应用呈现出新的发展趋势。党的十九大报告提出，“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”。目前，人工智能已实现从实验技术向通用技术的转变，“云计算+大数据+深度学习”成为人工智能发展的主要技术路线。人工智能基础技术和通用技术特征越来越明显，技术应用也从服务业向制造业、农业拓展，对浙江传统制造业的影响日渐突显。浙江必须紧紧抓住人工智能与制造业融合发展机遇，认清智能制造发展阶段，解决发展中的瓶颈问题，加快推动人工智能与传统制造业的深度融合，为制造强国、质量强省持续注入发展动能。过去几年中，我们国家先后发布了《中国制造2025》、《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《智能制造发展规划（2016-2020年）》、《新一代人工智能发展规划》等政策规划，通过加速人工智能技术发展助推传统制造业转型升级，加快建设制造强国。
根据埃森哲发布的研究报告，到2035年，人工智能将使中国劳动生产率提高27%，经济增长率比预期高出1.6%。也就是说，当年传统产业模式预期年增长率为6.3%，而由于人工智能的助力，实际增长水平将达到接近8.0%，人工智能为该年经济增加值（GVA）额外贡献超过7.1万亿美元。图1.1为埃森哲对2035年人工智能与中国各行业的融合与影响程度的预测，制造业将成为智能化程度最高的行业。
浙江一直是制造大省，传统制造业生产总值占GDP的40%左右。制造业作为浙江的支柱产业，在促进增收、稳定税源、保证就业等方面地位无可替代。不断推进传统制造业智能化进程，实现从制造大省到制造强省的转变，对于浙江经济社会发展具有重要的作用。2015年9月，“两化”深度融合国家示范区建设领导小组会议明确提出，“浙江制造”的主攻方向是智能制造。浙江省借建设信息化和工业化深度融合国家示范区之机，大力推进智能制造的发展，以“互联网+制造业”为新手段，加快释放发展新动能。
2015年10月发布的《浙江省加快推进智能制造发展行动方案（2015-2017）》要求浙江省将以智能制造创新工程、智能制造模式推广工程、智能制造试点示范工程、智能制造标准支撑工程等四大工程为抓手，实现推进智能产品和装备的发展、推进制造业智能化改造、开展智能制造试点示范、完善智能制造支撑体系的四大任务。2018年2月发布的《浙江省智能制造行动计划（2018-2020年）》启动了智能制造关键技术装备研发推广工程、重点领域智能制造试点示范工程、智能制造标准体系引领工程、智能制造发展载体培育工程、智能制造应用模式和机制创新工程、智能制造融合推进工程、智能制造协同发展工程等七大行动工程。根据《浙江省“机器人+”行动计划》，2020年浙江省内在役工业机器人数量将达到10万台，制造业机器人密度将会达到120台/万人以上，居全国前列。
当前，浙江正聚力数字经济“一号工程”，坚定不移建设制造强省。研究人工智能与传统制造业融合发展的现状、模式、问题、对策，价值和意义非常明显。
全文请点击下载：人工智能技术与传统制造业融合发展的研究.pdf
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无论你是否准备好，人工智能（AI）都已开始渗入我们生活的方方面面。它会根据我们的购买记录和行为来推荐商品和音乐，它会在我们开车偏离车道或有剐蹭风险时发出警示，它还会帮助扫地机器人选择最高效的路径来彻底打扫房间。当消费者在知之甚少的情况下享受人工智能带来的福利时，企业主却负担不起因不了解技术及其影响而付出的代价。大型企业已经在人工智能技术上投入巨资，旨在提高工作效率，增加企业收入，以及为客户提供更好的体验。
企业主负担不起因不了解技术及其影响而付出的代价。
近期研究表明，80%年收入超过5000万美元的企业都已经在生产中应用了人工智能。由于许多颇有前景的人工智能技术对于中小型企业（SMB）来说还过于昂贵和复杂，各类创新正以惊人的速度不断涌现。因此，经济型人工智能技术的发展将从根本上改变这种竞争格局。中小型制造商需要了解他们的选择，并开始规划如何在整个企业中实施AI技术，来保持业务增长和企业竞争力。
人工智能（AI）可以在制造业中发挥哪些作用？
制造自动化方面的人工智能可以使制造自动化更加经济、灵活又有简便，从而帮助企业快速适应市场变化。这些进步是伴随着灵活、经济且能与工人进行合作的协作式机器人的出现而出现的。
据TrendForce预测，到2020年，全球智能制造市场将以预计年复合增长率12.5%的速度扩大到逾3200亿美元。智能制造工具可以使生产力和生产规模同时平衡增长，而传统自动化工具则通常只能取其一。得益于视觉系统和人工智能机械控制系统方面取得的巨大进步，即使是通常需要手动生产过程的精细或精确操作也在逐渐被自动化所替代。智能产品设计和原型化工具的应用也表明，协同使用机器视觉、虚拟现实技术、人工智能以及协作式机器人可以提供高效且增强的人机协作环境。
创新型产品“机器人即服务”为制造商提供了灵活、经济的机会以进行自动化操作，并提供了基于云计算的监控和数据分析功能。这些功能是大部分中小型制造商无法自行开发的。最终，人工智能的应用将创造出新的生产过程，如定制产品配置以符合特定的客户要求。
协作式机器人（cobots）将会在加快该进程方面扮演越来越重要的角色。协作式机器人具备的人工智能使得它们早就不限于只能完成肮脏、呆板及危险工作的机器。
这些进步是伴随着灵活、经济且能与工人进行合作的协作式机器人（“cobot”）的出现而出现的。
世界正拭目以待人工智能将如何改变我们的驾驶方式、老年护理、教育及日常生活的其他方面。而制造业并不需要等待AI驱动的机器人来帮助他们优化生产，因为这些机器人目前已经具备这样的能力，并且正在帮助制造商优化生产。
持续改进
在制造业中，持续的流程改进已写进操作流程的基因。无论今天完成的工作如何高效，明天都一定能完成得更好。在此环境下，人工智能驱动机器人自使用之日起就能够对流程改进做出卓越贡献。
协作式机器人比传统的自动化解决方案更加易于使用，原因很简单：因为它们在与人近距离协作时安全性极高，并且无需花费大量时间来为指定任务进行集成和自定义编程。
以下是非常实用的人工智能应用场景
01监控能力：该能力使得AI驱动的协作式机器人能够检测工作环境变化并监控、优化其操作等。
关键绩效指标（KPI）对监控你的机器人以及帮助你作出每年利益最大化的决策至关重要。RobotiqInsights就是一个范例，该软件可以提供实时数据以监控，排除故障并优化生产。
02 可视能力：该能力使得AI驱动的协作式机器人能够识别零部件及其方位;完成检查、动态拾取与放置任务，读取检测设备的结果，以及做出相应决策。
3D-PickIT相机就是一种AI驱动的视觉解决方案，它能够让协作式机器人拾取各种形状和大小的随机部件。
03 适应能力：借助该能力，AI驱动的协作机器人可以根据机器的移动调整任务方向;调整力控以从堆垛中拾取零件;检测并防止碰撞，以及处理需要重试的错误。
EnergidActinSDK软件在国际制造技术展览会（IMTS）上的“机器人驯化”环节展示了实时自适应机器人控制、模拟、任务布置等能力。
04 学习能力：AI驱动的协作式机器人能够预测并判断故障状况;持续地识别工作模式，并运用洞察力改善性能。
与传统工厂机器人不同，RightHandRobotics的RightPick能够运用机器学习后端来处理成千上万个不同的项目。这种学习后端配有一个可以与优傲协作式机器人合作的智能机械手。
05 部署能力：AI驱动的协作式机器人能够长时间工作;还能够重复利用任务信息，并与其他机器人和运动控制系统分享和交流。
钻孔机和磨刀机制造商Darex使用优傲机器人的UR3协作式机器人来控制整个装配线。装配线包括一条传送带和不同的分站点，使用MODBUS通信协议并全程由UR协作式机器人的控制器来进行处理。
06 拓展能力：AI驱动的机器人能够控制其他机器，并对附近设备的活动进行安排和改进。
VersaBuilt的HaasCNC集成工具包使得优傲机器人能够轻松执行HaasCNC中储存的任何加工程序，同时还可保留Haas所有的安全联锁功能。
对制造商来说，最重要的是如何将这些能力转化为应用上的改进。这其实很简单。通过加载人工智能，协作式机器人能够：
发现故障并及时止损 识别可以提高任务完成效率的方案
收集数据并进行分析，帮助使用者改进工艺
现如今，AI驱动的协作式机器人提供给制造业的是机器学习能力的全面应用。这些应用能够让生产操作更加流畅、高效和高产。在很多方面，协作式机器人可以作为助手来帮助制造商更好地完成工作。谁不喜欢这样的助手呢？ 责任编辑：tzh