人工智能(AI)对公众来说，通常会让人联想到有知觉的机器人，比如科幻电影中的机器人。

对制造商来说，人工智能目前意味着减少浪费、提高效率和创造新的产品生产方法的软件和机器。

但毫无疑问：这一领域的发展速度表明，现实正在迅速赶上电影。

快速实施

人工智能增强器件在工业制造中的传播是指数级的.一些研究公司预测，到2024年，全球将有超过1500万的人工智能设备投入使用。

预计这一时期的增长率也将达到65%。随着机器学习和智能算法的好处得到更多的宣传，预计这些数字将呈上升趋势。

数据管理

人工智能系统收集和研究的数据绝大多数存储在本地服务器或设备本身上。

制造商不相信公共云服务器不仅可以提供安全保护敏感数据，而且可以防止黑客攻击可能劫持设备或扰乱他们的操作。

这种存储方法称为边缘实现。芯片组制造商意识到了这一因素，并创建了专门的支持人工智能的服务器.

这些服务器使公司很容易将AI与现有的基础设施集成在一起，同时仍然保持对其数据的密切控制。

预测修复

制造商使用的人工智能最常见的形式是预测、监测和缺陷检测软件。

在某些线路上，生产停机时间每分钟可花费数千美元。在整个行业，由于计划外的停机时间，估计每年损失500亿美元.

因此，任何预先让公司知道哪些组件需要维护的系统都是一个巨大的好处。

机器学习与算法相结合，可以预测资产何时需要维护或更换。这些系统还可以安排维修，以配合减少的生产时间，以便对业务的影响最小。

一些系统甚至建议所需的工具和程序，帮助维修人员节省更多的时间。目前，至少有1600万台设备在世界各地的制造厂执行这些任务。

效率算法

预测软件可以与分析软件配对，以最大限度地提高整个设施的效率。

旧金山的视觉机器提供了一个平台，可以研究来自制造商的实时数据，创建整个公司的数字“碳拷贝”，然后确定程序可以修改的方式。

该系统已被日产、耐克和通用电气等行业巨头使用。

按照同样的思路，SparkBeyond还利用了预测和分析；然而，它扩展到了制造商的墙之外，在其研究中包括了各种全球信息。

除了生产速度和成本等一般分析数据外，还包括天气、世界银行数据和地理空间投入。

这些外部投入可以告诉制造商，外国原材料的价格是否会上涨，或者恶劣的天气是否会影响出货量。

质量控制与设计

客户期望产品尽可能接近完美。AI通过监测和提醒管理人员可能会对质量产生负面影响的参数的变化来协助这一探索。

这些参数可能包括温度、压力、机器性能/故障、偏离理想条件和原材料特性的变化。

这一特性在航空航天工程等行业是非常宝贵的，在这些行业中，对组件生命周期的控制不仅是法规的问题，而且是安全的问题。

在某些情况下，人工智能被赋予权力，为现有产品寻找最好的解决方案。利用创成式设计软件，设计师可以创建一套约束和目标来实现，然后让AI寻找独特的解决方案。

人工智能在这一角色中的一个优势是，它没有偏见或先入为主的“该如何做”的概念。迭代可以重复，直到满足需求的设计完善为止。

工业机器人安全

机器人是人工智能革命中越来越重要的一部分。2018年年底，世界各地的工厂估计有130万个工业机器人。

出于对安全的担忧，企业已经采用了工业机器人，并采用了人工智能来减轻人类工人面临的风险。通过让机器人不断监视和监控周围环境，机器人实现了这一目标。如果他们检测到人或识别出机械或软件错误，他们将在默认情况下关闭。

这使得与机器人并排工作对人类来说是一种安全的活动，而不是一个错误会造成伤害的活动。

随着人工智能的不断进步，一些人担心机器将占据所有可用的工作岗位。虽然一些职位会消失，但其他机会也会出现。

智能数据

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