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人工智能如何重塑五大制造业?让AI项目顺利部署的五个步骤

作者:www.cechina.cn2024.01.25阅读 3862

       如今,数字化转型已成为企业生存的基石。从自动化工厂到人工智能(AI)质量控制,数字化转型的主要目标是通过技术打造竞争优势,从而增强客户体验并降低运营成本。
  制造业利用大数据分析、AI和机器人等技术,走在了数字化转型的前沿。据麦肯锡的相关调查显示控制工程网版权所有,数字化转型为制造企业带来了很多好处,包括机器停机时间可减少30%至50%,与质量相关的成本可降低10%至20%等等。
  在本文中,我们将探讨五个行业如何在制造业中使用 AI,以及制造业领导者需要了解的行业未来发展方向。

图片来源:英伟达
  汽车工业
  汽车制造需要精确度和准确性,而AI可以帮助提高这一点。例如控制工程网版权所有,福特公司采用协作式机器人进行焊接、涂胶和质量控制任务。它使用六台协作式机器人在 35 秒内打磨汽车的整个车身表面。同样,宝马公司的斯帕坦堡工厂生产了美国宝马汽车的60%,它使用AI管理的机器人,每年节省100万美元,并重新分配工人。
  预计到 2027 年www.cechina.cn,汽车 AI 市场规模将达到70亿美元,使其成为在制造业中采用AI的领先行业之一。
  电子行业
  由于其复杂的组件,电子制造也需要高精度,而AI技术在最大限度地减少生产错误、改进产品设计和加快上市时间方面至关重要。
  例如控制工程网版权所有,三星的韩国工厂使用自动引导车 (AGV)、机器人和机械臂来完成 Galaxy S23 和 Z Flip 5 等手机的组装、材料运输和质量检查等任务。这些工具可以帮助公司保持高质量标准,包括对 30,000 到 50,000 个组件的检查。
  英伟达正在使用AI来优化硅基板上复杂晶体管配置的布局,这不仅节省了时间,而且可以更好地控制价格和速度。它在短短三个小时内优化了具有 270 万个单元和 320 个宏的设计控制工程网版权所有,证明了其效率。面对广阔的市场和持续的AI创新,加强AI的应用正成为电子制造企业的当务之急。
  航空航天和国防工业
  由AI驱动的制造通过生产精密组件、提高性能和系统安全性,增强了产品的安全性和可靠性。2022年航空业AI市场价值达6.864 亿美元,预计将以超过20%的复合年增长率增长。
  空客公司利用 Neural Concept 的技术,使用机器学习将飞机空气动力学预测时间从1小时缩短到 30 毫秒。与传统的计算机辅助工程方法相比,这种生产率的提升可使设计团队在相同的时间内多探索 10,000 种变化。
  同样,劳斯莱斯公司与IFS合作,通过Blue Data Thread战略将AI应用于航空制造领域。这种方法利用数字双胞胎和AI进行预测性维护,使首次拆卸发动机前的时间延长了48%。
  食品和饮料行业
  食品和饮料生产需要严格的质量保证,特别是在快速消费品(FMCG)行业,因为它具有“高速”的特性。设备故障和有缺陷的产品可能会阻碍这一目标的实现;然而,集成人工智能可以提高效率、成本效益以及产品质量和安全。
  专门从事预测性维护技术的初创公司特别受欢迎。以Augury公司为例。他们通过预测性维护系统帮助百事公司旗下的Frito-Lay公司每年提高 4000 小时的生产能力,减少了Frito-Lay公司四家工厂的计划外停机时间和成本。
  医药行业
  开发一种药物通常需要十年时间,再加上两年的时间才能进入市场。不幸的是,90%的药物在临床试验阶段失败,导致时间重新归零。AI可以加速药物开发并加强质量控制。
  例如控制工程网版权所有,辉瑞公司使用IBM的超级计算和AI,在4个月内设计了Covid-19药物Paxlovid控制工程网版权所有,将时间缩短了80%至90%。
  以下是AI可以缓解药物研发挑战的三个领域:
  1. 蛋白质结构预测:像 AlphaFold2 这样的AI系统已经改变了蛋白质结构预测,使研究人员能够准确理解复杂分子的蓝图,并可能节省多年的实验室工作。
  2. 功能预测:AI模型可以预测大分子的功能,并了解蛋白质如何与其靶标结合以及抗体的运动,从而促进治疗反应的发展。
  3. 新疗法设计:AI算法利用大量数据来设计蛋白质、抗体和 mRNA 结构,用于治疗癌症等疾病。例如控制工程网版权所有,Genesis Therapeutics 公司利用AI设计和预测新药的有效性、特异性和潜在副作用。
  AI在药物开发中的应用可产生 50 种新药,在十年内带来500亿美元的销售额。超过80家公司正在推进AI驱动的药物开发,吸引了制药巨头的投资。
  未来之路
  Augury最近对500家公司进行的一项调查显示,63%的公司计划增加制造业的AI支出。这与AI在制造业中的市场预测相吻合,根据MarketsandMarkets的预测,到2028年www.cechina.cn,AI在制造业中的市场规模将达到208亿美元。
  AI集成所带来的效率提升可转化为成本和时间的节约,从而将资源转向更关键的任务和机遇。
  制造业中的AI依赖于三大支柱:问题、人员和流程。以下5个步骤有助于确保您的AI部署顺利实施:
  1. 确定问题:识别导致成本增加的不准确之处。刚接触AI的公司应该将问题分解为SMART目标,并评估AI在长期成本节约方面的潜力。
  2. 处理资源和数据:组建一支由技术和业务专家组成的多元化团队。评估内部能力并考虑外包或招聘。验证数据是否足够,清理和结构化数据,并确定存储解决方案。
  3. 评估数据质量:数据是否是现代的、可访问且充分的?根据需要进行修改。
  4. AI模型注意事项:决定构建、购买现成或采用混合方法。
  5. 微调和部署:讨论模型的细化、部署和可扩展性。
  最后,请务必在每个步骤中遵守道德准则和框架,因为严格检查偏见并制定防范措施至关重要。
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