制造业的AI应用：现状、挑战与未来前景
制造业的AI应用：现状、挑战与未来前景
AI（人工智能）是当今时代的流行语。然而，它也是一个会导致很多混淆的术语。这并不奇怪，许多在公司里负责企业发展的决策者经常感到不知所措，他们会想：“我该如何做出正确的决定？”我不是数据科学家！”让我们澄清这些困惑，并分析AI在生产中能够得到哪些有意义的应用。这里有个前提：AI在制造业中的作用绝不是一时的趋势或炒作。在当今的工厂中，它已经成为现实，也已经有效的应用并推动了突破性的变化。在过去几十年里，AI已经从一个未知的概念发展为一个提升竞争力的关键工具，它将生产的效率、质量和柔性推向了新的高度。昨天听起来仍像科幻小说的概念，今天已经在工厂里变成了现实。这一发展不仅着眼于提高效率，还旨在提升制造业的产品质量和柔性。AI在生产中的集成有望彻底改变公司管理和优化流程的方式。我们以电子产品生产为例，介绍了这种情况已经发生的10种主要方式，这也适用于其他行业。
在制造过程中实施AI的10个好处
异常检测
AI算法分析PCB贴装的图像，以检测与常见缺陷相关的模式（如焊接问题、不对齐的组件和缺失的部件）。这些系统将PCB图像与预定义的产品规格进行比较，以发现异常。AI可以区分真实缺陷和误报，减少不必要的检查和返工。
效益
- 更高的缺陷检测精度
- 更少的误报
- 更快的检查流程
- AI模型不断从新数据中学习，随着时间推移提高准确性
实时监控和警报
AI系统可以实时监控生产线，在出现质量问题时可以立即进行干预，触发警报以及时解决问题。
效益
- 即时干预
- 降低错误率
- 加速人员的响应时间
跟踪停机时间（计划和非计划）
AI跟踪和分析设备性能，以监控计划和非计划停机时间，识别原因和模式。
效益
- 更好地了解停机原因
- 主动排程保养计划并将生产停顿降至最低
- 实时事件跟踪能够快速识别和解决问题，提高整体设备效率（OEE）
预测性维护
AI分析生产设备数据，以预测何时需要维护，防止意外故障并减少停机时间。及早监测设备故障有助于保持一致的生产质量。
效益
- 减少异常停机时间
- 更低的维护成本
- 延长设备寿命
质量控制支持
AI对缺陷类型进行分类，更有针对性的提出纠正措施。
效益
- 详细的缺陷分析有助于确定根本原因并推动工艺优化
数据分析
AI分析历史生产数据，以发现指向潜在质量问题的趋势和相关性。
效益
- 从数据分析中得出的见解可以带来流程的调整和改进
流程优化
AI算法优化生产参数，如温度、压力和时间，以提高整体产品质量和产量。
效益
- 通过不断学习生产数据，AI为不同的生产运行提供最佳参数建议
供应链管理
AI通过预测缺料、优化库存和确保及时交付来提高供应链效率。
效益
- 改善供应链管理直接影响生产质量和效率
资源分配
AI优化人力和设备资源的分配，确保在正确的资源在正确的时间到位
效益
- 有效的资源分配能最大程度地减少瓶颈，并最大限度地提高产出
综合效益
- 更高的精度:与传统方法相比，达到了更高的缺陷检测精度
- 减少报废和返工：及早且准确的缺陷检测减少了浪费和返工
- 节约成本：通过预测性维护和优化资源利用，降低运营成本
- 提高效率：通过优化工艺和排程，实现产量的提升
- 可扩展性：AI系统可以处理大量数据，并随着生产需求的增加而无缝扩展
AI在制造业中的应用领域
AI工具在生产中的深入应用，远远超出了一般的自动化范畴。在工业4.0的背景下，AI正在彻底改变生产过程的管理、监控和优化方式。以下是AI正在发挥作用的一些关键领域：
智能机器人
AI机器人可以精确、快速地完成复杂的任务，灵活适应不同的生产要求，这在精度至关重要的电子行业尤为重要。
效益
- 更高的精度和速度
- 灵活性和学习能力
生产计划与控制
AI分析数据以创建最佳生产计划，最大限度地提高资源利用率。这是工业4.0的一个核心方面，可以显着提高制造行业的效率。
效益
- 更高效的生产控制
- 更好地适应需求变化
能源管理
AI优化生产设施的能源消耗，识别潜在的节约并降低能源成本，这有助于行业的可持续性。
效益
- 减少能源消耗
- 节约成本
人机协作
AI帮助工人完成复杂的任务，提高工作场所的生产力和安全性。在电子工业中，这可以显着提高精度和效率。
效益
- 提高生产率
- 加强工作场所安全
生产仿真与建模
AI创建了生产流程的虚拟模型，以识别瓶颈并测试流程改进。因为精确的模拟是至关重要的，所以这一点在电子制造业中特别有用，
效益
- 识别瓶颈
- 降低风险
批量定制
AI实时调整生产流程，以满足客户的个性化需求，从而提高客户满意度。这是电子行业的一个关键优势，因为批量定制产品的需求量极高。
效益
- 更高的客户满意度
- 生产的灵活性
AI在生产中的应用是多种多样的，为采用这些技术的公司提供了巨大的潜力。在工业4.0的框架内，AI是实现跨行业更高效、更灵活、更可持续生产的关键, 这在电子制造业尤其明显。
AI在制造业实施的挑战
作为工业4.0的一部分，AI虽然在生产实施中提供了巨大的好处，但它也带来了许多挑战。最大的挑战之一是将AI应用集成到现有的生产流程中，这不仅复杂且成本较高，特别是在电子行业。对精度和速度的高要求会使AI的应用变得更加困难，特别是在电路板贴片和组装时。此外，通常缺乏能实施和维护这些系统所需的专家。因此，公司必须投资于员工的培训和持续教育。另一个问题是数据安全，因为AI系统需要大量数据，因此容易受到网络攻击。因此，强有力的信息安全措施至关重要。
员工的接受度也是一个挑战，因为许多员工将人工智能视为对他们工作的威胁。透明的沟通和员工在变革过程中的参与是至关重要的。最后，还必须澄清监管和道德问题，以便遵守法律要求，并在发生错误时确定责任。尽管存在这些挑战，但AI在制造业中的应用为更高效、更灵活和更可持续的生产提供了巨大的潜力。
尽管AI有望在工业4.0时代为制造业带来巨大利益，但成功实施也面临着重大挑战。事实上，10个AI项目中有9个是失败的，只有少数案例实现了较好的ROI。以下是主要原因：
- 数据连接问题：惊人的是，85%的设备资产仍未连网，这使得AI难以充分优化生产。
- 路灯效应：许多AI计划前期规划不良, 因过度集中于弱相关或低效益的生产应用而失败。
- 可扩展性障碍：开发AI模型只是解决方案的一部分，真正的挑战在于在复杂的生产环境中扩展和集成AI。正如Gartner报告 “成功AI战略的支柱”,*2所强调的那样，AI战略只有在与业务战略和其他技术领域（如IT、数据和分析平台）保持一致时才会真正有效。因此，成功的扩展不仅需要技术基础，还需要一个清晰的运营模型，使整个组织能够应用AI。
这些阻碍，再加上将AI集成到现有生产线中的复杂性——特别是在电子等精密行业——使得AI的成功部署成为一项具有挑战性的任务。
此外，缺乏熟练的专业人员、数据安全问题以及对强大网络安全的需求等因素使AI的采用进一步复杂化。企业还面临着来自员工的抵制问题，因为许多员工认为AI对他们的工作构成了威胁。因此，变革管理, 透明的沟通和包容性, 对于解决这些问题至关重要。
最后，还必须澄清监管和道德问题，以确保AI系统符合法律要求，并明确定义犯错的责任。然而尽管存在这些挑战，但AI在制造业中的应用为更高效、灵活和可持续的生产提供了巨大的潜力。
在生产中使用AI的最佳实践和前景
为了在生产中充分利用AI的好处，企业应该确定明确的目标，并采取循序渐进的方法。试点项目可以帮助测试和完善技术，然后再进行广泛的改变。高质量的数据至关重要，因为AI系统依赖于干净、完整和最新的信息。IT和生产团队之间的密切合作确保了AI解决方案的无缝集成并满足特定需求。此外，公司应该投资于员工培训，以确保员工能够有效地使用新技术。持续监测和优化AI系统对于保持其效率和有效性也至关重要。通过遵循这些最佳实践，企业可以成功地在制造业中实施AI，并充分释放该技术的潜力。
总之，AI在制造业中提高了异常检测、质量控制和工艺优化的准确性和效率。通过对机器学习和数据分析充分利用，制造商可以实现更高的产品质量，减少停机时间，并优化资源利用率。AI系统的持续学习和适应确保制造过程保持最新，具有竞争力，并符合严格的质量标准。随着先进的算法和技术的不断发展，AI在生产中的未来前景是光明的，可以实现更精确的预测和自动化。这不仅可以提高效率，还可以为创新和批量定制生产提供新的机会。