在数字化转型时代，工业人工智能已成为制造业转型升级的工业中的 重要支柱。这并不是因为它听起来像是一 工业中的 项未来的技术，而是因为人工智能正在重新定义公司的运营方式、提高效率、优化流程并做出更明智的决策。
无论是优化运营效率、管理供应链、定制设计还是制定新计划以提高团队绩效，智能工厂都已成为现实，并且正在改变工业模式，从被动解决问题转变为主动实施促进人机通信的设备和技术。
在以下章节中，我们将深入探讨工业中的人工智能是什么、它对该行业的主要好处以及工业 4.0 的应用。
工业中的人工智能是什么？
工业人工智能是指利用先进技术使机器和系统能够执行传统上需要人工干预的任务。
这些任务包括从基于数据分析的决策到复杂过程的自动化。
在工业4.0的背景下，人工智能已经成为一种基本工具，因为它可以提高效率、提高操作准确性并促进商业模式的创新。
工业 4.0 中的人工智能
人工智能在工业领域的早期应用可以追溯到 1959 年，当时神经科学家发现人类大脑从简单的形状开始处理图像，为计算机视觉奠定了基础。
从那时起，人工智能不断发展，卷积神经网络和 Transformers 等更先进的架构将人工智能提升到了前所未有的水平。
这种演变不仅优化了工业流程，而且还影响了数学、物理、化学和医学等学科，旨在模仿人类大脑的功能。
人工智能如何应用于工业领域？
在工业 4.0 和智能工厂中，人工智能应用于各个工业流程，以提高效率、降低成本并改善产品质量，包括以下领域：
- 预测性维护：使用传感器和人工智能算法来预测机器或设备何时会出现故障。
- 质量控制：通过实时检查产品，识别人眼无法检测到的缺陷。
- 供应链优化：通过分析历史和实时数据来优化供应链，从库存管理到物流。
- 产品个性化：通过大规模提供个性化产品，在不牺牲效率的情况下根据个人客户喜好调整生产。
- 流程自动化：通过自动化需要决策的复杂流程，例如生产调度或物流规划。
随着时间的推移，将人工智能融入这些流程不仅提高了生产力，而且还使公司能够在不断变化的全球环境中进行创新并保持竞争力，从而为他们带来诸多好处。
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人工智能给工业带来什么好处？
工业人工智能提供了一系列好处，它正在改变公司的运营方式，提高工业环境的效率、生产力和安全性。
工作流程改进
人工智能使重复性和低价值任务的自动化成为可能，使员工能够专注于更高战略价值的活动。
这不仅简化了流程，而且还通过消除瓶颈和减少完成关键任务所需的时间来改善工作流程。
提高生产力
通过实施人工智能解决方案，公司可以显著提高生产力。
例如，该技术可以将制造数据与市场信号相结合，并通过机器学习算法进行分析，使领导者能够定制产品以更好地适应客户偏好，从而改善客户体验并提高竞争力。
BCG对国际制造商的调查显示，89%的公司计划在不久的将来在其生产网络中实施人工智能，68%的公司已经开始了这一进程。
降低成本
另一方面，人工智能通过优化流程和减少停机时间有助于降低成本。
通过使用机器学习 和预测分析等工具，公司可以预见故障并主动解决潜在问题，从而显著降低与维护和生产中断相关的成本。
更高的数据可靠性
人工智能能够精确分析大量数据，这使得公司能够根据可靠的信息做出决策。
这对于优化供应链至关重要，人工智能可以预测市场发展和业务风险，从而实现更准确、更有弹性的规划。
安全与风险防范
通过预测潜在风险并在其变成严重问题之前减轻它们，塞内加尔电话号码库 公司可以为员工维持更安全的工作环境。
这不仅降低了事故发生的风险，而且确保了生产的连续性。
然而，尽管人工智能是业务流程变革的力量，但它在工业领域的应用也面临着企业需要克服的各种挑战。
工业人工智能的挑战
如上所述，虽然人工智能为行业提供了许多优势，但其实施也面临一些挑战，例如：
- 缺乏数字技能：根据 BCG 调查，巴哈马领先 只有 16% 开始实施人工智能的公司实现了其目标，这主要是由于其团队缺乏技术技能。
- 人工智能解决方案的可扩展性：缺乏足够的基础设施以及将人工智能系统与现有技术和流程相结合的复杂性可能会阻碍可扩展性。
- 与遗留系统的集成：行业通常使用已存在数十年的遗留系统，因此将新的 AI 技术与这些系统集成可能很复杂且成本高昂。
- 数据管理和质量：工业中的人工智能在很大程度上依赖于数据的质量和可用性才能正常运作。然而，数据可能分散在不同的系统中，不一致，或者格式不适合分析。
- 抵制变革：在某些情况下，员工和管理人员可能不愿意采用新技术，因为他们担心这些技术可能会取代他们的工作或彻底改变他们的工作方式。
人工智能如何帮助管理工业流程？
通过自动化和高级数据分析，欧洲数据 人工智能可以改变工业流程的管理方式，使其更加灵活、精确和适应性更强。
例如，行业内重复和复杂任务的自动化减少了完成这些计划所需的时间和资源。
此外，通过分析大量数据，人工智能可以识别人类可能无法察觉的模式和趋势。
人工智能在管理工业流程中最相关的应用之一是流程挖掘。
什么是流程挖掘？它有何用途？
这种方法涉及使用先进的算法来分析事件日志和历史数据以发现、监控和改进业务流程。
通过利用从信息系统收集的数据，流程挖掘可以重建实际的工作流程，识别瓶颈、低效率和与理想流程的偏差。
例如，它可以检测生产过程中的波动，帮助公司快速调整运营以最大限度地减少任何中断的影响。