機器不僅可以分析數據，還能像其他人一樣與人類交流。它們可以從像非專業人士那樣說話轉變為吐出愛因斯坦和霍金那樣眾所周知的智慧。所有這些都是因為人工智能（AI）已經成熟。從2016年的2.725億美元，到2023年，人工智能在制造業的收入將達到48.829億美元，復合年增長率不低于52.42%。人工智能( AI )、機器學習、深度學習和神經網絡正在推動技術創新，例如，深度學習技術正在幫助公司進行信號識別、數據挖掘、語音和圖像識別，而機器學習則使它們能夠理解技術資源，例如來自傳感器和物聯網( IoT )的數據。在工業領域，人工智能驅動的機器正在使用結構化和非結構化數據來徹底改變制造業的商業模式和戰略。隨著數據量的增加，企業甚至正在確定性能改進領域，以使智能工廠更加智能。

人工智能驅動的績效改進策略

實時監控和機器學習通過提供有關機器工作負載和生產計劃性能的可操作見解，共同優化工廠運營。實時獲取這些知識能夠幫助工程師在管理機器和整體操作方面做出更好決策。如果我們按預測行事，制造商將采用機器學習和分析，在未來五年內將預測性維護提高38％。一家德國工業制造企業已經開始使用神經網絡來監控、記錄和分析其鋼鐵廠的運營情況。嵌入其機器中的傳感器始終測量不同的變量，并支持數據驅動的決策。人工智能系統已成功改善燃氣輪機的性能，并將排放量減少10％至15％，超出了專家們的水平。石油和天然氣行業是另一個主要例子。在一項著名的研究中，一家全球管理咨詢公司在三年內從一個裝有5000個傳感器的成熟生產平臺收集了數百GB的數據。從事該項目的數據科學家使用高級分析來增強海上工廠的預測性維護實踐，他們能夠以超過70%的準確率預測溢油事故和氣體壓縮機組故障的發生，以及井內壓力增加的可能性。

AI作為智能工廠的推動者

一段時間以來，智能制造工廠一直在利用工業機器人和自動化來提高運營效率。2017年，與2016年相比，這些技術取得了顯著成果。到了2018年，由于人工智能使機器人和自動化機器變得更智能、更敏銳、更適應和更具反應性，情況才變得更加明朗。以Amelia為例，它是一名智能虛擬工程師，由一家美國技術初創公司創建，致力于認知技術和企業自動化。這個虛擬代理利用先進的機器學習模型，可以在沒有任何人工幫助情況下向客戶提供建議。為了將數據輸入她的系統，Amelia被授權閱讀文檔，從觀察中學習，并遵循基于業務分析的流程。機器學習技術可以幫助制造工廠的操作員做更多事情。這些解決方案不僅有助于提取數據驅動的洞察力、運行預測性維護和機械檢查，而且還有助于移動材料和實施生產計劃、現場服務、回收和質量控制。汽車工業是第一批在制造業務中利用人工智能的行業之一。 汽車制造商已經部署了具有計算機視覺技術的cobot，可以在同一工廠車間進行人機協作，而無需改變工廠設計。對于質量控制，公司已經使用支持AI的視覺質量檢查器，這使得缺陷檢測提高了大約90%。除此之外，人工智能還通過將預測誤差減少30%到50%，將研發生產率提高了10％至15％，并節省了庫存成本。

未來充滿競爭

雖然全球制造業組織仍在研究人工智能可以為其業務做些什么，但中國和美國正在通過人工智能爭奪競爭優勢。美國大約有85萬名員工從事人工智能工作，其中一半以上擁有超過10年的工作經驗。另一方面，中國有50000名員工，其中40%有不到五年的工作經驗?？紤]到中國堅持不懈地大規模生產神經網絡處理器，并利用這些芯片來增強制造操作，這種情況可能很快就會翻轉，到2025年，我們可能會看到中國主導人工智能市場。這種現象已經有了苗頭。一家領先的中國智能手機制造商雇傭了一家人工智能咨詢公司來幫助提高工廠效率，并部署了4萬多臺工業機器人與人類員工合作生產智能手機。

還有機會

隨著人工智能商業化，數據科學家正在尋找更多機會來密切研究該技術的潛力和應用。下一個合乎邏輯的步驟是開發高能效的深度神經網絡，并建立一個人工智能驅動的自動化工廠，只有機器人才能在安全距離內與人類一起工作。為了實現后者，美國一家汽車專業公司最近收購了一家專門從事工廠車間全自動化的德國工程公司。人們正在進行研究，以使人工智能更加人性化。一家開發友好人工智能應用的非政府組織，正在使用強化學習算法來訓練AI代理人從錯誤中吸取教訓并采取相應行動。

盡管啟用AI的機器實施激增，但仍然沒有監管機構來管理政府層面的機器智能。雖然人工智能還沒有達到人類的智慧能力，但現在是開始探索這條道路的最好時機。