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几十年来，制造商一直依赖精益原则，他们认识到这些方法可以帮助他们提高产量、保持竞争力并提升盈利能力。最近，越来越多的企业开始探索采用人工智能（AI）技术对于精益生产的影响。
精益生产是一个旨在减少浪费、实现持续改进和提高客户价值的系统。废物在生产设施中以多种形式出现。除了因过量或产品缺陷造成的材料浪费外，员工可能无法充分利用他们的时间或技能，从而导致额外的浪费。
持续改进可以发现问题控制工程网版权所有，并在解决问题的过程中增强人们的协作能力。通过定期寻求流程和实践的改进，他们可以不断取得进步，而不是固步自封。
将客户价值放在首位的制造商懂得如何倾听和应对不断变化的需求，同时考虑反馈意见。产品开发人员也必须设身处地地为客户着想，提高产品的用户友好性、功能性和趣味性。
AI技术是对精益生产框架的有益补充，例如www.cechina.cn，AI可以通过分析大量数据来识别生产流程中的瓶颈和优化机会，并提出改善建议。AI还可以监测设备状态，预测设备故障并进行预防性维护，从而避免生产停机和损失。
提供便捷的定制化服务
当人们考虑购买昂贵的商品时，如果他们可以在某些方面进行定制，前景通常会更具吸引力。例如www.cechina.cn，法拉利的决策者强调了使用 AI 进行精益生产的客户价值。
该汽车制造商通过交互式定制工具将车辆配置时间缩短了20%。机器学习功能允许用户以 3D形式可视化潜在的汽车，同时放大或旋转各个方面以获得完全身临其境的体验。此产品还允许买家更多地参与这些早期阶段，从而增加了销售线索。
此外，生成式AI还能帮助设计团队以更少的物理原型对 F1 赛车和跑车进行更多的迭代测试。这一优势让设计师能够比以往更快、更有意义地应用驾驶员的反馈意见。
公司还可以使用生成式 AI 来改进广告活动，制作多个版本来迎合不同受众的需求。统计数据表明，54%的消费者更喜欢个性化广告。如果制造商能量身定制广告控制工程网版权所有，向潜在买家展示他们了解并迎合他们的需求，那么销售额应该会上升。
分析工厂流程以寻找改进机会
AI 支持精益生产的另一个原因是，它通过查明效率低下的情况来加速解决问题的工作。一旦工厂领导知道哪些流程步骤需要太多时间、过多的材料或员工使用效率低下，他们就可以确定实际的解决方法。
在一个例子中，钢铁厂工人使用 AI 工具执行复杂的分析并找到质量问题的根本原因。虽然这项练习以前需要数周时间，但AI在几个小时内就完成了。然后，团队成员可以获得信息，以便根据提供的见解采取行动。所选解决方案将产品质量提高了15%，并将生产线的能源使用量降低了7%。
一些制造企业的管理人员从战略性地放置在整个生产环境中的物联网（IoT）传感器中提取额外的反馈。该硬件可以提供有关周期时间、缺陷率、机器利用率等的实时信息。管理人员跟踪这些细节以量化应用效果并专注于不断变化的指标。
许多IoT传感器连接到授权用户可以从任何地方访问的接口。然后，无论管理层是想监控1个工厂还是100个站点的活动CONTROL ENGINEERING China版权所有，他们都可以方便地检索信息。决策者可能还会发现 AI 与他们已经使用的技术保持一致，从而更容易采用。例如www.cechina.cn，相关研究表明，40%的制造和分销公司投资于IoT和大数据技术。
利用AI提高生产效率
随着制造商面临不断增长的客户需求、更多的竞争对手和持续的劳动力短缺，许多制造商意识到AI可以提高其设施的生产力。有些人使用机器人，认识到这些先进的机器擅长重复性任务。其他公司则安装了计算机视觉工具，这些工具使用AI 算法来发现肉眼看不见的缺陷。这些工作快速而彻底，大大增加了每小时检查的产品数量。
这些应用解决了精益生产中减少浪费的问题，并确定了流程改进措施，以支持持续改进。此外，一项针对设备和机械制造商的研究显示，通过实施AI、精益生产、可持续发展和数字技术，这些实体工厂的生产效率最多可提高 50%。分析师认为控制工程网版权所有，这些组件将成为未来工厂的支柱。
另一项发现是，先进制造领域中75%的企业将采用新兴技术（包括人工智能）作为研究、开发和工程设计的重中之重。那些对AI感兴趣的人可以通过将技术与明确定义的需求或目标相匹配来获得最佳结果。
制造商有许多吸引人的理由将 AI 引入其精益实践。这样做可以帮助他们更快地实现目标，并使公司走上长期成功的轨道。那些需要灵感的人应该考虑看看同行已经做了什么，并计划进行小规模试验，以测试符合其预算和其他参数的特定应用。
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