智能制造新范例：AI驱动的现代工厂样板

在快节奏的商业世界中，采用尖端技术对于企业保持竞争力至关重要。特别是在制造业中，复杂的工艺流程、质量控制以及合规标准活动往往消耗大量时间。

生产线上的重复性工作看似对确保高质量、低成本产品至关重要，但也会让员工感到单调乏味，从而可能导致错误和劣质产品的出现。

引入先进的自动化技术可以改变这一现状。特别是当人工智能（AI）被恰当地应用于制造和供应链管理时，其潜力巨大。

根据2024年IDC全球信息简报《人工智能在供应链与运营中的重要性》，已有63%的供应链高管及52%的运营高管将AI策略与其业务目标相结合。

1、商业智能AI的应用案例

以SAP Joule这样的商业人工智能为例，这种生成式AI助手能够无缝集成到人力资源、财务乃至供应链等不同业务环节之中。像 Joule 这样的尖端工具能够通过使用自然语言查询快速有效地增强新产品创意，从而帮助提升业务绩效。

 

在工厂层面，商业AI也可以应用：

1、优化资产维护：减少维修成本，延长关键设备使用寿命。

2、敏捷生产规划：通过整合AI实现排产和预测的增强，提高运营效率。

3、视觉检测升级：改善产品检查过程，确保更高质量的产品，进而提高客户满意度。

2、在制造业中利用AI进行视觉检测

借助结合了摄像头、AI算法和云计算的人工智能辅助视觉检测解决方案，制造商只需轻点鼠标即可轻松完成组件缺陷检测。哪怕是最微小的瑕疵，如一根头发或一滴水珠，也能被精准捕捉。

当一根头发或一滴水都能被检测为缺陷时，人工智能辅助视觉检查就能检测出每一个缺陷，无需额外的人工控制，从而带来巨大的价值。

一旦发现缺陷，只需简单地标记为有缺陷或完好无损，并进行相应的处理，与工人承担全部检查责任相比有很大不同，这极大地减少了人为错误的可能性。及早发现不符合项并做出正确决策，有助于企业生产出高质量的产品。

3、AI在制造业中的优势

自动化流程大大缩短了检测时间，可以在更短的时间内生产出更多的部件。在AI的支持下，检测工作可实时完成，能轻松识别问题，并能高精度地识别缺陷。它不需要额外的工人控制，因此减少了人工操作，为更多增值和创造性工作节省了空间。

所以，如今的创新也有望在数天内实现。AI在制造业中的主要优势之一是，它无需在生产现场安装 IT 硬件，从而简化了维护和操作。

这反过来又使公司更加灵活，因为它可以在不同模型之间快速切换。机器学习模型可以使用几张图像轻松训练，然后快速部署，无需特殊技能，即可加速新技术应用进程，缩短了实施解决方案所需的时间。就人工智能辅助视觉检测而言，一旦安装了摄像头，就可以立即使用。

由于制造商的声誉直接取决于其产品质量，人工智能通过高精度地识别错误，有可能显著提高生产率和质量。与时俱进的现代技术为企业提供了降低风险、提高客户满意度和实现增长的机会。

案例

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