人工智能驱动的绩效改进策略

机器不仅可以分析数据，还能像其他人一样与人类交流。它们可以从像非专业人士那样说话转变为吐出爱因斯坦和霍金那样众所周知的智慧。所有这些都是因为人工智能（AI）已经成熟。从2016年的2.725亿美元，到2023年，人工智能在制造业的收入将达到48.829亿美元，复合年增长率不低于52.42%。人工智能( AI )、机器学习、深度学习和神经网络正在推动技术创新，例如，深度学习技术正在帮助公司进行信号识别、数据挖掘、语音和图像识别，而机器学习则使它们能够理解技术资源，例如来自传感器和物联网( IoT )的数据。在工业领域，人工智能驱动的机器正在使用结构化和非结构化数据来彻底改变制造业的商业模式和战略。随着数据量的增加，企业甚至正在确定性能改进领域，以使智能工厂更加智能。

人工智能驱动的绩效改进策略

实时监控和机器学习通过提供有关机器工作负载和生产计划性能的可操作见解，共同优化工厂运营。实时获取这些知识能够帮助工程师在管理机器和整体操作方面做出更好决策。如果我们按预测行事，制造商将采用机器学习和分析，在未来五年内将预测性维护提高38％。一家德国工业制造企业已经开始使用神经网络来监控、记录和分析其钢铁厂的运营情况。嵌入其机器中的传感器始终测量不同的变量，并支持数据驱动的决策。人工智能系统已成功改善燃气轮机的性能，并将排放量减少10％至15％，超出了专家们的水平。石油和天然气行业是另一个主要例子。在一项著名的研究中，一家全球管理咨询公司在三年内从一个装有5000个传感器的成熟生产平台收集了数百GB的数据。从事该项目的数据科学家使用高级分析来增强海上工厂的预测性维护实践，他们能够以超过70%的准确率预测溢油事故和气体压缩机组故障的发生，以及井内压力增加的可能性。

AI作为智能工厂的推动者

一段时间以来，智能制造工厂一直在利用工业机器人和自动化来提高运营效率。2017年，与2016年相比，这些技术取得了显着成果。到了2018年，由于人工智能使机器人和自动化机器变得更智能、更敏锐、更适应和更具反应性，情况才变得更加明朗。以Amelia为例，它是一名智能虚拟工程师，由一家美国技术初创公司创建，致力于认知技术和企业自动化。这个虚拟代理利用先进的机器学习模型，可以在没有任何人工帮助情况下向客户提供建议。为了将数据输入她的系统，Amelia被授权阅读文档，从观察中学习，并遵循基于业务分析的流程。机器学习技术可以帮助制造工厂的操作员做更多事情。这些解决方案不仅有助于提取数据驱动的洞察力、运行预测性维护和机械检查，而且还有助于移动材料和实施生产计划、现场服务、回收和质量控制。汽车工业是第一批在制造业务中利用人工智能的行业之一。 汽车制造商已经部署了具有计算机视觉技术的cobot，可以在同一工厂车间进行人机协作，而无需改变工厂设计。对于质量控制，公司已经使用支持AI的视觉质量检查器，这使得缺陷检测提高了大约90%。除此之外，人工智能还通过将预测误差减少30%到50%，将研发生产率提高了10％至15％，并节省了库存成本。

未来充满竞争

虽然全球制造业组织仍在研究人工智能可以为其业务做些什么，但中国和美国正在通过人工智能争夺竞争优势。美国大约有85万名员工从事人工智能工作，其中一半以上拥有超过10年的工作经验。另一方面，中国有50000名员工，其中40%有不到五年的工作经验。考虑到中国坚持不懈地大规模生产神经网络处理器，并利用这些芯片来增强制造操作，这种情况可能很快就会翻转，到2025年，我们可能会看到中国主导人工智能市场。这种现象已经有了苗头。一家领先的中国智能手机制造商雇佣了一家人工智能咨询公司来帮助提高工厂效率，并部署了4万多台工业机器人与人类员工合作生产智能手机。

还有机会

随着人工智能商业化，数据科学家正在寻找更多机会来密切研究该技术的潜力和应用。下一个合乎逻辑的步骤是开发高能效的深度神经网络，并建立一个人工智能驱动的自动化工厂，只有机器人才能在安全距离内与人类一起工作。为了实现后者，美国一家汽车专业公司最近收购了一家专门从事工厂车间全自动化的德国工程公司。人们正在进行研究，以使人工智能更加人性化。一家开发友好人工智能应用的非政府组织，正在使用强化学习算法来训练AI代理人从错误中吸取教训并采取相应行动。

尽管启用AI的机器实施激增，但仍然没有监管机构来管理政府层面的机器智能。虽然人工智能还没有达到人类的智慧能力，但现在是开始探索这条道路的最好时机。