51304485-150

更新时间: 2023-03-31

与数字化的许多组成部分一样，人工智能的实施似乎势不可挡。如何有效地使用和管理由直观的计算能力产生的数十亿数据点及其连接的机器是制造商们普遍关心的问题。许多人不确定如何开始，并经常将他们在采用人工智能方面的谨慎归因于成本、IT需求和/或担心没有做好“工业4.0”的准备。

　　为了保持竞争力，重要的是制造商要适应更多的数据驱动的商业模式。这通常包括人员重组、硬件和软件升级。

　　人工智能，一个经常与未来联系在一起的概念，现在已经成为现实，可以应用到你的工厂。以下是工业人工智能革新制造业的5种方式和实施技巧：

　　预测性和预防性维护

　　一些生产操作中**的停机时间可能是由于机械或电气故障导致核心机械部件离线造成的。通常，故障可以很容易地预防，通过跟踪机器的建议的预防性维护计划。项目经理经常被忽视或没有为完成**时间安排而优化。借助物联网设备、传感器、MES数据和机器学习算法的力量，制造商可以利用许多机器数据点来预测故障。PM计划可以在预测故障之前进行优化，以保持机器在**的状态和生产车间平稳运行。

　　供应链优化

　　今天的供应链是超级复杂的网络管理，有数千个零件和数百个地点。人工智能正在成为一个必要的工具，使产品从生产到客户及时。通过机器学习算法，制造商可以为所有产品定义优化的供应链解决方案。像“下个季度应该订购多少个电阻?”或者“A产品的**运输路线是什么”**终都可以得到答案，而不需要依赖**猜测近似。

　　内部库存管理本身就是一个重大挑战。生产线严重依赖库存来保证生产线的供应和产品的生产。每个工艺步骤都需要一定数量的组件来操作;一旦使用，需要及时补充以继续处理。让工厂车间储备所有必要的库存是AI可以帮助管理的挑战。AI可以查看组件数量、有效期，并优化整个工厂的分布。