如今，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)生存的基石。從自動(dòng)化工廠到人工智能（AI）質(zhì)量控制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目標(biāo)是通過(guò)技術(shù)打造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從而增強(qiáng)客戶體驗(yàn)并降低運(yùn)營(yíng)成本。

制造業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析、AI和機(jī)器人等技術(shù)，走在了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿。據(jù)麥肯錫的相關(guān)調(diào)查顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為制造企業(yè)帶來(lái)了很多好處，包括機(jī)器停機(jī)時(shí)間可減少30%至50%，與質(zhì)量相關(guān)的成本可降低10%至20%等等。

在本文中，我們將探討五個(gè)行業(yè)如何在制造業(yè)中使用 AI，以及制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要了解的行業(yè)未來(lái)發(fā)展方向。

汽車工業(yè)

汽車制造需要精確度和準(zhǔn)確性，而AI可以幫助提高這一點(diǎn)。例如，福特公司采用協(xié)作式機(jī)器人進(jìn)行焊接、涂膠和質(zhì)量控制任務(wù)。它使用六臺(tái)協(xié)作式機(jī)器人在 35 秒內(nèi)打磨汽車的整個(gè)車身表面。同樣，寶馬公司的斯帕坦堡工廠生產(chǎn)了美國(guó)寶馬汽車的60%，它使用AI管理的機(jī)器人，每年節(jié)省100萬(wàn)美元，并重新分配工人。

預(yù)計(jì)到 2027 年，汽車 AI 市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到70億美元，使其成為在制造業(yè)中采用AI的領(lǐng)先行業(yè)之一。

電子行業(yè)

由于其復(fù)雜的組件，電子制造也需要高精度，而AI技術(shù)在最大限度地減少生產(chǎn)錯(cuò)誤、改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和加快上市時(shí)間方面至關(guān)重要。

例如，三星的韓國(guó)工廠使用自動(dòng)引導(dǎo)車 （AGV）、機(jī)器人和機(jī)械臂來(lái)完成 Galaxy S23 和 Z Flip 5 等手機(jī)的組裝、材料運(yùn)輸和質(zhì)量檢查等任務(wù)。這些工具可以幫助公司保持高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，包括對(duì) 30,000 到 50,000 個(gè)組件的檢查。

英偉達(dá)正在使用AI來(lái)優(yōu)化硅基板上復(fù)雜晶體管配置的布局，這不僅節(jié)省了時(shí)間，而且可以更好地控制價(jià)格和速度。它在短短三個(gè)小時(shí)內(nèi)優(yōu)化了具有 270 萬(wàn)個(gè)單元和 320 個(gè)宏的設(shè)計(jì)，證明了其效率。面對(duì)廣闊的市場(chǎng)和持續(xù)的AI創(chuàng)新，加強(qiáng)AI的應(yīng)用正成為電子制造企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。

航空航天和國(guó)防工業(yè)

由AI驅(qū)動(dòng)的制造通過(guò)生產(chǎn)精密組件、提高性能和系統(tǒng)安全性，增強(qiáng)了產(chǎn)品的安全性和可靠性。2022年航空業(yè)AI市場(chǎng)價(jià)值達(dá)6.864 億美元，預(yù)計(jì)將以超過(guò)20%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。

空客公司利用 Neural Concept 的技術(shù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)將飛機(jī)空氣動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)時(shí)間從1小時(shí)縮短到 30 毫秒。與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助工程方法相比，這種生產(chǎn)率的提升可使設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在相同的時(shí)間內(nèi)多探索 10,000 種變化。

同樣，勞斯萊斯公司與IFS合作，通過(guò)Blue Data Thread戰(zhàn)略將AI應(yīng)用于航空制造領(lǐng)域。這種方法利用數(shù)字雙胞胎和AI進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，使首次拆卸發(fā)動(dòng)機(jī)前的時(shí)間延長(zhǎng)了48%。

食品和飲料行業(yè)

食品和飲料生產(chǎn)需要嚴(yán)格的質(zhì)量保證，特別是在快速消費(fèi)品（FMCG）行業(yè)，因?yàn)樗哂小案咚佟钡奶匦浴ＴO(shè)備故障和有缺陷的產(chǎn)品可能會(huì)阻礙這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)；然而，集成人工智能可以提高效率、成本效益以及產(chǎn)品質(zhì)量和安全。

專門從事預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)的初創(chuàng)公司特別受歡迎。以Augury公司為例。他們通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)幫助百事公司旗下的Frito-Lay公司每年提高 4000 小時(shí)的生產(chǎn)能力，減少了Frito-Lay公司四家工廠的計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間和成本。

醫(yī)藥行業(yè)

開發(fā)一種藥物通常需要十年時(shí)間，再加上兩年的時(shí)間才能進(jìn)入市場(chǎng)。不幸的是，90%的藥物在臨床試驗(yàn)階段失敗，導(dǎo)致時(shí)間重新歸零。AI可以加速藥物開發(fā)并加強(qiáng)質(zhì)量控制。

例如，輝瑞公司使用IBM的超級(jí)計(jì)算和AI，在4個(gè)月內(nèi)設(shè)計(jì)了Covid-19藥物Paxlovid，將時(shí)間縮短了80%至90%。

以下是AI可以緩解藥物研發(fā)挑戰(zhàn)的三個(gè)領(lǐng)域：

1. 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)：像 AlphaFold2 這樣的AI系統(tǒng)已經(jīng)改變了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，使研究人員能夠準(zhǔn)確理解復(fù)雜分子的藍(lán)圖，并可能節(jié)省多年的實(shí)驗(yàn)室工作。

2. 功能預(yù)測(cè)：AI模型可以預(yù)測(cè)大分子的功能，并了解蛋白質(zhì)如何與其靶標(biāo)結(jié)合以及抗體的運(yùn)動(dòng)，從而促進(jìn)治療反應(yīng)的發(fā)展。

3. 新療法設(shè)計(jì)：AI算法利用大量數(shù)據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)、抗體和 mRNA 結(jié)構(gòu)，用于治療癌癥等疾病。例如，Genesis Therapeutics 公司利用AI設(shè)計(jì)和預(yù)測(cè)新藥的有效性、特異性和潛在副作用。

AI在藥物開發(fā)中的應(yīng)用可產(chǎn)生 50 種新藥，在十年內(nèi)帶來(lái)500億美元的銷售額。超過(guò)80家公司正在推進(jìn)AI驅(qū)動(dòng)的藥物開發(fā)，吸引了制藥巨頭的投資。

未來(lái)之路

Augury最近對(duì)500家公司進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示，63%的公司計(jì)劃增加制造業(yè)的AI支出。這與AI在制造業(yè)中的市場(chǎng)預(yù)測(cè)相吻合，根據(jù)MarketsandMarkets的預(yù)測(cè)，到2028年，AI在制造業(yè)中的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到208億美元。

AI集成所帶來(lái)的效率提升可轉(zhuǎn)化為成本和時(shí)間的節(jié)約，從而將資源轉(zhuǎn)向更關(guān)鍵的任務(wù)和機(jī)遇。

制造業(yè)中的AI依賴于三大支柱：?jiǎn)栴}、人員和流程。以下5個(gè)步驟有助于確保您的AI部署順利實(shí)施：

1. 確定問(wèn)題：識(shí)別導(dǎo)致成本增加的不準(zhǔn)確之處。剛接觸AI的公司應(yīng)該將問(wèn)題分解為SMART目標(biāo)，并評(píng)估AI在長(zhǎng)期成本節(jié)約方面的潛力。

2. 處理資源和數(shù)據(jù)：組建一支由技術(shù)和業(yè)務(wù)專家組成的多元化團(tuán)隊(duì)。評(píng)估內(nèi)部能力并考慮外包或招聘。驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否足夠，清理和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并確定存儲(chǔ)解決方案。

3. 評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)是否是現(xiàn)代的、可訪問(wèn)且充分的？根據(jù)需要進(jìn)行修改。

4. AI模型注意事項(xiàng)：決定構(gòu)建、購(gòu)買現(xiàn)成或采用混合方法。

5. 微調(diào)和部署：討論模型的細(xì)化、部署和可擴(kuò)展性。

最后，請(qǐng)務(wù)必在每個(gè)步驟中遵守道德準(zhǔn)則和框架，因?yàn)閲?yán)格檢查偏見并制定防范措施至關(guān)重要。