智能工厂如何用AI技术加速经济增长？

智能工厂如何用AI技术加速经济增长？

引用

CSDN

等

12

来源

1.

https://blog.csdn.net/2301_82035497/article/details/136732381

2.

https://www.mckinsey.com.cn/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8Fai%E5%9C%A8%E4%B8%AD%E5%9B%BD%EF%BC%9A2%E4%B8%87%E4%BA%BF%E7%BE%8E%E5%85%83%E7%9A%84%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E4%BB%B7%E5%80%BC/

3.

https://www.sohu.com/a/803628681_121118999

4.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/659943764

5.

https://www.clii.com.cn/lhrh/hyxx/202306/t20230620_3957324.html

6.

https://www.powerarena.com/zh-hans/blog/ai%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%B7%A5%E5%8E%82%E5%82%AC%E7%94%9F16%E4%B8%87%E4%BA%BF%E5%A4%A7%E5%B8%82%E5%9C%BA/

7.

https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202410/content_6983678.htm

8.

http://article.cechina.cn/24/0125/05/20240125050307.htm

9.

http://www.tgscap.com/xinwenzhongxin/448

10.

https://www.gov.cn/zhengce/202406/content_6957200.htm

11.

http://wap.sasac.gov.cn/n2588025/n2588134/c32328236/content.html

12.

https://www.advantech.com.cn/zh-cn/resources/case-study/%E8%BE%B9%E7%BC%98ai%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%A1%88%E4%BE%8B%E5%90%88%E9%9B%86

智能工厂是推动数字经济与实体经济深度融合的关键路径。作为实现智能工厂的关键技术，人工智能正在与传统制造技术不断融合，逐步改变现有制造业的组织形态和产业形态，成为推动产业升级的关键技术。根据Automation Technology的预测，到2035年，人工智能将占制造业增加值的2.2%。而根据麦肯锡的报告，在德国，人工智能可以将工业部门的生产力每年提高0.8%到1.4%。

智能工厂中，人工智能技术主要应用于以下场景：

资产预测性维护

预测性维护基于传感器采集的设备运行数据，如噪声、振动、温度、压力等，通过人工智能技术分析预测可能的故障点，并自动生成相关的维修建议。技术人员可根据建议提前处理有风险的设备，避免故障风险。预测性维护技术可以：

• 减少计划外故障，提高整体设备效率（OEE），确保连续生产，提高产量
• 减少维护频率，降低维护成本，缩短维护时间，提高运维效率
• 减少更换零件，充分利用现有设备，延长设备使用寿命，增加投资回报

部分工厂结合智能传感器和机器学习算法，利用传感器数据、天气数据、维护日志等传感器以外的数据源构建设备运行模型，减少实际故障的发生几率，优化资产生命周期的维护计划。比如在能源行业，基于机器学习技术，能源供应商可以利用来自电缆的硬件信息、实时性能测量和天气数据来检测和预测电网中断，并主动识别电网故障的可能性。

工厂流水线管理

产品缺陷检测和物体分拣是人工智能技术在流水线中的典型应用。人工智能技术在流水线上的应用，可以实现缺陷检测和物体分拣，提高流水线效率。在缺陷检测场景中，可以利用深度学习技术在频繁的环境变化下检测更小、更复杂的产品缺陷，提高检测效率。通过与3D显微镜结合，可实现毫秒级缺陷识别，支持高速应用并提高吞吐量，解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测和定位问题，大幅提升检测效率。

在不规则物体排序的场景下，通过深度学习构建复杂物体的特征模型，实现自主学习，大大提高排序效率。通过结合3D视觉相机，机器人可以自动识别各种材料、形状甚至重叠物体，并确定最佳抓取点。

此外，基于人工智能技术的AGV小车可以基于机器视觉技术，进行3D环境感知，可使AGV小车在夜间、室外、路面崎岖的复杂环境运行，实现产线及仓储场景下的自动物料传送，大大提高工厂的运行效率。

车间管理

在工厂管理的场景中，需要对工厂内工人的工作状态进行监控，规范工人的工作流程，识别安全隐患。工厂可以通过摄像头捕捉生产线上员工的操作行为，利用人工智能技术进行计算分析，判断工人的工序是否达标，从而提高产品质量。

工厂可以使用摄像头捕捉工人的行为和状态，当出现某些不安全因素时，如工人离大型机器太近，或安全配件未正确佩戴时，可以通知系统并提醒工人在危机发生前处理好，有效降低发生事故的概率与工作环境中的事故。

管理决策

在供应链风险管理场景中，企业通过收集供应链各个环节中的企业内部与外部的知识数据，包括物流数据、产品数据、商品流通数据、采购数据等，通过知识图谱技术，构建企业的供应链知识图谱，实现供应链风险的预测与管理。

在融资风险管控场景中，可以通过收集企业的控制人/合伙人、竞争关系、业务关系等数据，形成融资风控知识图谱。通过知识图谱构建企业的各种复杂关系信息，实现对金融风险的预测与管理，降低可能的风险与损失。此外，通过知识图谱技术还可以与数据分析相结合，为企业内部的提供决策和流程优化的建议，提高公司的决策效率。

制造流程优化

企业可以采用人工智能的方法，对设备运行、工艺参数等数据进行分析，找出最优参数，可以大大提高运行效率，降低能耗，提高制造质量。在调度与生产管理场景中，企业可以通过专家系统生成调度指令，动态进行调度处理，执行制造能力计划、库存管理等与制造过程相关的管理任务。例如，某制造商在航空发动机制造过程中使用智能算法优化生产线设计，辅助制定和优化生产计划流程，通过智能制造技术提高生产力。

AI技术在智能工厂中的应用带来了显著的经济效益：

• 提高生产效率：通过自动化和智能化，减少人工干预，提高生产速度和精度
• 降低维护成本：预测性维护减少了设备故障，延长了设备寿命
• 优化供应链管理：通过数据分析实现更精准的供应链预测和管理
• 提升产品质量：智能检测和优化控制提高了产品的一致性和可靠性
• 增强企业竞争力：智能化改造使企业在市场中获得竞争优势

国家层面，国务院先后出台了《中国制造2025》、《工业和信息化部关于贯彻落实<国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等一系列政策文件。目的在于驱动工业数字化网络化智能化发展，走具有中国特色的新型工业化道路，建设制造强国。同时国家也将制造业作为人工智能落地的重点行业，在《新一代人工智能发展规划》、《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等文件中均提出将工业制造作为人工智能落地的重要领域。

地方层面，各地政府也积极出台相关政策和资金支持：

• 上海市发布《上海市建设100+智能工厂专项行动方案（2020-2022年）》，要求三年内完成100家智能工厂建设
• 深圳市每年财政拿出1.5亿元左右的资金，扶持工业互联网发展
• 安徽省“十三五”期间建成98个省级智能工厂、472个数字化车间
• 浙江省提出全面推进“机器换人”计划，2013年至2017年，实施“机器换人”的五年间，浙江规模以上工业人均劳动生产率累计提高51.2%

富士康作为全球著名的“代工大王”，在3C时代带动了中国制造产业链的发展。但随着市场的发展，代工业务利润空间越来越小。为改善生产环境，提高生产效率，富士康开始转型，并走上以互联网、大数据、人工智能为核心的数字化转型之路。依托工业互联网，由低附加值代工厂转型为科技驱动的生产型服务企业，成为富士康新时期的重要发展战略。

众泰控股集团通过引进12台全自动智能焊接机器人，生产线员工从120人减至30人，产品一次性合格率提高至99%。

西门子利用丰富的生产数据，将X射线测试次数减少30%，从而提高了印刷电路板生产线的产量。他们使用AI来确定哪些电路板可能从检查中受益，从而完成了这项任务。该公司收集了大量有关测试结果的流程、参数和其他信息，以创建AI模型并关联40,000个生产参数。通过这些数据使企业能够了解哪些零件有缺陷以及缺陷的来源，从而进一步提高了质量。

宝马汽车工厂的数字孪生系统。通过仿真，制造工厂的整个规划阶段可以在虚拟世界中进行，并且一切都可以进行试验和测试。Andrews说：“OEM厂商非常有信心地知道，系统在第一天就能运行并达到预期产量。”

随着人工智能技术的不断发展，智能工厂将向更深层次的智能化、数字化方向发展。未来的智能工厂将实现：

• 更广泛的物联网连接，实现设备间的无缝通信
• 更强大的数据分析能力，实现更精准的预测和决策
• 更灵活的生产系统，能够快速适应市场变化
• 更高的自动化水平，减少人工干预
• 更强的网络安全保障，保护工业数据安全

智能工厂的普及将为制造业带来革命性的变化，不仅提升生产效率和产品质量，还将推动整个产业链的优化升级，为经济增长注入新的动力。