在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）正以前所未有的态势渗透到各个行业，制造业也不例外。AI的应用为制造业带来了翻天覆地的变化，从自动化常规任务到降低运营成本，全方位地提升了制造业的效率与竞争力。

制造业中AI的应用现状

2022年，全球制造业人工智能市场估值达175亿美元，预计到2030年将飙升至2673亿美元，2024年至2030年的年增长率为40.6% 。德勤数据显示，制造业每年将产生约1812PB的数据，超越通信、金融、零售等众多行业。在美国，制造业对AI的需求源于高效处理不断增长的产量和复杂数据的需要，同时工业4.0先进制造技术与理念的采用以及向智能工厂的转型也推动了这一趋势。在欧洲，包括医疗、制造和物流等各行业的机器人市场，在政府支持以及高校与企业广泛合作创新的推动下，正经历着显著增长。

AI在制造业的关键应用领域

1. 预测性维护：通过分析设备传感器数据，AI算法能在故障发生前进行预测，降低维修成本、减少停机时间并延长设备寿命。例如，巴斯夫引入预测性维护改善维护与生产流程协调，其AI应用可预测压缩机和热交换器等关键设备与部件的运行状态，通过传感器收集实时数据进行分析预测。又如，杜克能源可再生能源公司在美国各地运营风能和太阳能农场，利用先进分析和机器学习自动识别和检测部分风力涡轮机中故障的接触器。
2. 产品开发：制造商借助AI加速产品开发并降低新产品推向市场的成本。联合利华使用数字孪生预测洗衣液最佳技术参数，无需对新配方进行物理测试，加快产品推出并减少资源使用。宝洁公司利用AI开发满足特定需求（如减少泡沫）的清洁产品，通过数字孪生和3D建模将清洁产品开发速度提高70%。
3. 质量检测：AI驱动的视觉检测系统正改变质量控制流程，比人工检测更准确快速，确保产品质量和符合监管标准。百威英博生产百威、时代和科罗娜等啤酒，其实施的SenseAI机器学习系统帮助酿酒师提升饮料质量和口感，该系统利用实时数据分析酿造过程中的二氧化碳水平和各阶段时长，预测最终产品特性的差异。在玛氏生产线，AI在M&M糖果沿传送带移动时监测其外观，图像识别技术辅助员工评估糖果是否适合分销。
4. 供应链管理：将AI集成到供应链管理中，生产商能更快速高效地应对仓储和运输挑战。科氏工业旗下子公司利用AI增强供应管理，传统采购按一般支出类别分类供应商，而AI能发掘现有合作伙伴中的替代来源，减少获取报价的冗长流程。AI算法利用历史数据预填新请求的关键细节（如交货时间和成本），然后发邮件给供应商审批，若供应商同意AI报价，一键提交即可，供应商的任何调整有助于算法提高准确性，这种高效方法可节省供应商完成报价请求60% - 90%的时间，同时加快仓储速度。
5. 需求规划和定价：机器学习算法分析海量数据集，以前所未有的准确性预测未来需求。制造商借此优化生产计划、减少库存积压和库存成本，并提高客户满意度。达能实施机器学习系统预测需求波动并改进规划流程，实现了预测误差降低20%，销售损失下降30%，促销投资回报率提高10个百分点。

AI助力克服生产挑战的实例

1. 舍弗勒：汽车供应商舍弗勒利用西门子工业副驾驶协助工程师为工业自动化系统（包括机器人）编写可靠代码。该工具由西门子与微软合作开发，能让用户快速生成、优化和调试复杂自动化代码，将模拟时间从几周缩短到几分钟。维护技术人员可用自然语言获取详细维修说明，工程师也能轻松访问模拟工具。
2. 通用汽车：通用汽车评估“捕梦网”机器学习系统以提高原型制作效率，应用于一体式安全带支架设计，新设计比原多组件版本轻40%且强20%。此外，通用汽车在装配线采用计算机视觉技术增强检测组件早期故障的能力，在一次试验中，该技术在7000个机器人中成功识别72个故障。
3. 普利司通：普利司通使用EXAMATION轮胎组装技术，利用AI优化生产过程，通过传感器收集每个轮胎480个质量方面的数据，实现对装配条件的实时控制，不仅提高精度，还使生产力翻倍。其虚拟轮胎开发技术通过虚拟设计和测试数字轮胎模型，每个项目节省约200个轮胎，显著减少开发阶段的原材料使用和二氧化碳排放，还能测试更多轮胎变体，将产品开发时间和户外车队轮胎测试减少50%，缩短上市时间和成本。
4. ABB：2022年，ABB推出最小的工业机器人IRB 1010，为智能可穿戴设备更快、更灵活、更高质量的制造铺平道路。其小尺寸、顶级承载能力和无与伦比的精度，使电子生产商能够通过自动化提高手表、耳塞、传感器和健身追踪设备等各种设备的产量。

具有潜力的AI驱动技术

1. 生成式设计：类似于ChatGPT和Dall - E等生成式AI工具，但专注于产品设计。设计工程师输入材料、尺寸、重量、制造方法和成本等特定要求，该技术可创建众多新产品设计选项，经评估选择最可行的用于生产，显著加速开发周期。在3D打印中，生成式设计尤其具有变革性，能够创建复杂形状和结构，开发出成本效益高、重量轻且强度优越的部件，提升汽车、航空航天以及模块化房屋和建筑等行业的产品质量和效率。
2. 协作机器人（cobots）：协作机器人与人类工人协同工作，可学习多种任务，能感知并避开障碍物，在共享工作空间中与人类安全协作。在汽车行业，协作机器人可帮助工人抬起和定位重型汽车部件进行组装；在大型仓库环境中，它们能高效定位和取货。
3. 熄灯工厂：熄灯工厂是制造业自动化的巅峰，整个生产过程可在无人干预的情况下进行，基于先进机器人、AI和机器学习技术，协同管理从装配、质量控制到包装等任务，虽然仍在发展中，但展现出AI在制造业的巨大潜力。

随着AI的不断发展，未来它将具备更强大的能力，如机器人可通过极少训练适应多种任务，且有望实现跨领域学习。制造商或需建立自己的AI开发部门，或与专业伙伴合作获取新想法和策略的支持。早期采用AI的公司很可能获得显著收益，在现金流变化上，AI“先行者”与“跟随者”将有巨大差异。