人工智能(AI)可以惠及一些制造流程。在决定如何在工厂车间部署AI技术时，重要的是从最终目标出发，然后利用技术来帮助实现这一目标，例如工厂生产线优化、预测性维护、异常检测、库存管理和瓶颈预防等等。
根据最终目标，可以通过收集和整理数据、选择要使用的 AI 模型类型、训练模型、确定模型的性能是否足以实现最终目标来创建 AI 模型生命周期，最后将其部署到生产中。
此外，要从人工智能中获取价值，还须确保模型能够正常运行，并能根据我们所需的制造速度进行扩展。随着时间的推移，通过不断学习和改进，这些程序可以帮助我们显著提高工作质量和效率，并有助于我们做出更明智的、由数据驱动的决策。
人工智能有助于提高效率、提升质量和生产力，以我前面列举的一些使用案例为例。
在预测性维护方面，人工智能解决方案可以帮助收集、分析和检测车间机器问题，防患于未然。借助联网机器所提供的大量上游数据，人工智能模型就能在不良事件发生之前做出预测，从而使制造商能够阻止潜在故障的发生，避免停机。
在异常检测方面，制造商可以通过检测产品缺陷和异常来训练用于质量控制的人工智能模型，减少人工检测的需要，并提高产品的统一性和质量。异常检测还可应用于流程层面：人工智能模型可利用来自制造执行系统(MES)、机器和操作员的大量数据，来检测整个流程的异常情况，从而避免任何可能的停机。
除了运营之外，人工智能在制造业的另一个有效用途则是审阅合同。人工智能语言模型可以查看合同、审核“红线”、总结并检测重点内容，从而大大缩短合同的整体处理时间。
总的来说，使用人工智能可以帮助企业各级人员实时做出数据驱动的明智决策，从而节省大量成本，并提高效率。
同时，人工智能也可以帮助检测生产过程中的异常情况，在确保质量的同时减少人工检测的需要。
在某条特定的生产线上，我们有两个几乎完全相同的电容器。两个元件之间唯一的区别就是阀门。这个细微的区别人眼很难辨别异常，而一旦使用了错误的电容器，产品将无法正常工作。
通过使用视觉数据和人工智能模型，我们的先进制造技术可以查看操作员是否将组件放在了正确的位置上，并提供反馈以实时解决任何出现的问题。这不仅提高了性能和产量，还使我们能够在部件被送到生产线进行下一步之前就发现关键问题，从而减少废品出现的概率。
分析了每个测试步骤的历史数据，并采用AI/ML(机器学习)分类模型，以最高效、最可靠的方式制定了重新排列优先级顺序的全新计划。这样做，得以将整体测试时间缩减30%，在出现故障时也能将测试时间缩减50%。
通过提供这些见解和优化，我们加深了与客户的合作关系，而客户则将把产品和测试设计优化整合到其下一代产品中。
将人工智能与其他工业 4.0 技术结合，有助于创建更具生产力、效率更高的智能工厂。
