作者：偉創(chuàng)力智能制造工程副總裁 Murad Kurwa
人工智能(AI)已經(jīng)風靡全球，注定將以某種方式影響全球幾乎每個行業(yè)。在制造業(yè)中，人工智能已經(jīng)被應(yīng)用于某些特定場景，并將在2025年繼續(xù)擴大規(guī)模。
到目前為止，我們已經(jīng)見證了第四次工業(yè)革命(工業(yè)4.0)的興起，它不僅為制造商帶來了巨大的機遇，還通過自動化和機器人技術(shù)幫助優(yōu)化了流程、降低了成本并簡化了運營。然而，至關(guān)重要的是，這些先進技術(shù)必須在有明確應(yīng)用案例和明顯效益的地方部署。
先進的制造技術(shù)與以人為本的觀念和數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策相結(jié)合，可以促進生產(chǎn)力、生態(tài)效率、靈活性、供應(yīng)鏈彈性和上市速度的提升以及以客戶為中心。成功的實踐將推動這些先進技術(shù)的采用，從而帶來更多益處。
隨著人工智能和機器學習(ML)技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)必須確定應(yīng)用人工智能的正確用例，以提高現(xiàn)有流程的效率，同時確定工廠車間可以改進的問題。其中一個例子便是自主機器人，用于提高日常操作的速度和效率，特別是在倉儲和制造空間。它們與人類協(xié)同工作以提高效率，并降低員工在危險環(huán)境中受傷的風險。
先進的制造技術(shù)正迅速成為優(yōu)化制造流程的重要工具。例如，制造商可以部署人工智能和機器學習來進行預(yù)測性維護，從而檢測設(shè)備中的潛在故障并向制造商發(fā)出警報，以便在最短的停機時間內(nèi)解決這些故障。人工智能和機器學習算法還支持質(zhì)量控制，并能為流程優(yōu)化提供見解，使制造流程更快更高效。
挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)上，需要視覺檢查的產(chǎn)品是在生產(chǎn)線上由人工進行檢查。然而，隨著產(chǎn)品需求量的增加和生產(chǎn)節(jié)奏的加快，人眼越來越難以發(fā)現(xiàn)異常。以電子制造為例，印刷電路板(PCB)可能非常復(fù)雜，包含數(shù)百甚至數(shù)千個肉眼難以觀察到的部件。
為了提高在高速生產(chǎn)中的準確性，人工智能被用于在高速PCBA(印刷電路板裝配)生產(chǎn)過程中精確驗證組件及其位置，從而提高生產(chǎn)質(zhì)量并避免在產(chǎn)品測試階段后期出現(xiàn)問題。
基于人工智能/機器學習的缺陷檢測系統(tǒng)將繼續(xù)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測人工檢測人員或傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)難以發(fā)現(xiàn)的缺陷，從而簡化檢測流程，提高效率性能，同時通過淘汰舊的檢查站，為其他生產(chǎn)線和解決方案騰出空間，優(yōu)化了工廠車間布局。
生產(chǎn)轉(zhuǎn)型
人工智能和機器學習技術(shù)將繼續(xù)改變制造行業(yè)，但只有當制造商接受并采用這些技術(shù)，看到回報時，技術(shù)才能充分發(fā)揮其潛力。
雖然這樣做需要大量的時間、精力和資源投入，以及對工人技能的提升，但將人工智能融入生產(chǎn)過程的機會窗口正在迅速關(guān)閉——尚未開始行動的企業(yè)將面臨被淘汰的風險。
當然，未來仍存在諸多挑戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)準備(人工智能/機器學習模型的質(zhì)量僅與訓練數(shù)據(jù)一樣好)到量化人工智能/機器學習實施的投資回報率，這可能相當棘手。
企業(yè)需要確定適合業(yè)務(wù)的使用案例，找到相關(guān)數(shù)據(jù)，對其進行處理，然后開發(fā)、微調(diào)并最終部署模型。雖然是耗費時間的步驟，但它們對于獲得最大收益至關(guān)重要。
如今，制造商已經(jīng)成功將人工智能和機器學習運用于制造流程的某些領(lǐng)域，雖然障礙仍然存在，但先進技術(shù)已處于工業(yè) 4.0 的前沿，并有能力在各個層面上改變生產(chǎn)和運營。
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Murad Kurwa
Murad Kurwa， 偉創(chuàng)力智能制造工程副總裁
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