根据 Polaris Market Research 的数据，未来十年制造业人工智能 （AI） 的市场规模预计将增长 41% 以上。尽管最新的Sikich Industry Pulse发现，只有不到20%的制造商开始实施人工智能，但那些希望在未来十年蓬勃发展的制造商正在追求有意义的人工智能战略，以支持其业务目标。人工智能可以帮助制造商确定重点和自动化日常任务。
人工智能在制造业中有很多用途。一个典型的例子是预测性维护。与其进行预防性维护，不如通过预测性维护来定位维护位置，以最大限度地发挥您的努力。协作机器人（cobot）与人一起工作，通常可以执行诸如需要举重的任务。数字孪生是物理对象或布局的虚拟模型，它们可以通过传感器接收有关对象的信息，以获取有关维护需求等的信息。在软件方面，制造商正在使用机器人流程自动化 （RPA） 来处理可以自动化的大量重复性任务。
例如，在与一家光伏制造商合作时，我们希望升级 CRM 的使用，并开始使用 订单需求计划（Demand Planning）建议进行生产。在启用 AOP 之前，我们必须对数据进行清理，并在系统中添加路由数据步骤。
人工智能在制造业中的另一个应用场景是与机器人一起运行的熄灯工厂。尽管完全熄灯的工厂很少见，但这种应用在全球范围内势头强劲，尤其是在劳动力参与率仍然很低的情况下，制造商意识到他们需要控制自己的成功并正在回流，而且由于材料和劳动力成本高昂，利润率仍然很低。机器人可以全天候运行，无需午餐、休息和工伤赔偿索赔。
例如，一家工业制造客户很难找到经营其制造业务的人才。他们跟不上需求，员工感到沮丧，客户不满意。他们购买了一台机器人，在工厂的关键瓶颈区域进行生产;然而，机器人无法全天候生产，因为如果没有物料搬运工，在第二班和第三班没有地方存储成品。因此，工程团队开发了一种自动化方式，将产品从生产点移出。随着系统上线，逾期交货率直线下降。
人工智能在支持制造成功的供应链应用中也很普遍。例如，人工智能算法支持销售预测和需求计划，以更好地预测需求。即使在工业化程度最高的制造商中，需求模式也很难预测，因此需要人工智能来满足需求。人工智能还用于库存管理，并防止瓶颈和预测需求。
AI 需要主动设计，以便您可以限制费用并最大限度地减少上线所需的高技能资源。首先快速评估您的业务需求、流程和技术基础架构和资源。选择一个试点来测试您的计划，结果将随之而来。
