制造业的AI应用
革命性变革还是炒作？
AI（人工智能）是当今时代的流行语。然而，它也是一个会导致很多混淆的术语。这并不奇怪，许多在公司里负责企业发展的决策者经常感到不知所措，他们会想：“我该如何做出正确的决定？”我不是数据科学家！”让我们澄清这些困惑，并分析AI在生产中能够得到哪些有意义的应用。这里有个前提：AI在制造业中的作用绝不是一时的趋势或炒作。在当今的工厂中，它已经成为现实，也已经有效的应用并推动了突破性的变化。在过去几十年里，AI已经从一个未知的概念发展为一个提升竞争力的关键工具，它将生产的效率、质量和柔性推向了新的高度。昨天听起来仍像科幻小说的概念，今天已经在工厂里变成了现实。这一发展不仅着眼于提高效率，还旨在提升制造业的产品质量和柔性。AI在生产中的集成有望彻底改变公司管理和优化流程的方式。我们以电子产品生产为例，介绍了这种情况已经发生的10种主要方式，这也适用于其他行业。
在制造过程中实施AI的10个好处
异常检测
AI算法分析PCB贴装的图像，以检测与常见缺陷相关的模式（如焊接问题、不对齐的组件和缺失的部件）。这些系统将PCB图像与预定义的产品规格进行比较，以发现异常。AI可以区分真实缺陷和误报，减少不必要的检查和返工。
效益
- 更高的缺陷检测精度
- 更少的误报
- 更快的检查流程
- AI模型不断从新数据中学习，随着时间推移提高准确性
实时监控和警报
AI系统可以实时监控生产线，在出现质量问题时可以立即进行干预，触发警报以及时解决问题。
效益
- 即时干预
- 降低错误率
- 加速人员的响应时间
跟踪停机时间（计划和非计划）
AI跟踪和分析设备性能，以监控计划和非计划停机时间，识别原因和模式。
效益
- 更好地了解停机原因
- 主动排程保养计划并将生产停顿降至最低
- 实时事件跟踪能够快速识别和解决问题，提高整体设备效率（OEE）
预测性维护
AI分析生产设备数据，以预测何时需要维护，防止意外故障并减少停机时间。及早监测设备故障有助于保持一致的生产质量。
效益
- 减少异常停机时间
- 更低的维护成本
- 延长设备寿命
质量控制支持
AI对缺陷类型进行分类，更有针对性的提出纠正措施。
效益
- 详细的缺陷分析有助于确定根本原因并推动工艺优化
数据分析
AI分析历史生产数据，以发现指向潜在质量问题的趋势和相关性。
效益
- 从数据分析中得出的见解可以带来流程的调整和改进
流程优化
AI算法优化生产参数，如温度、压力和时间，以提高整体产品质量和产量。
效益
- 通过不断学习生产数据，AI为不同的生产运行提供最佳参数建议
供应链管理
AI通过预测缺料、优化库存和确保及时交付来提高供应链效率。
效益
- 改善供应链管理直接影响生产质量和效率
资源分配
AI优化人力和设备资源的分配，确保在正确的资源在正确的时间到位
效益
- 有效的资源分配能最大程度地减少瓶颈，并最大限度地提高产出
综合效益
- 更高的精度: 与传统方法相比，达到了更高的缺陷检测精度
- 减少报废和返工： 及早且准确的缺陷检测减少了浪费和返工
- 节约成本： 通过预测性维护和优化资源利用，降低运营成本
- 提高效率： 通过优化工艺和排程，实现产量的提升
- 可扩展性： AI系统可以处理大量数据，并随着生产需求的增加而无缝扩展
AI在制造业中的应用领域
AI工具在生产中的深入应用，远远超出了一般的自动化范畴。在工业4.0的背景下，AI正在彻底改变生产过程的管理、监控和优化方式。以下是AI正在发挥作用的一些关键领域：
智能机器人
AI机器人可以精确、快速地完成复杂的任务，灵活适应不同的生产要求，这在精度至关重要的电子行业尤为重要。
效益
- 更高的精度和速度
- 灵活性和学习能力
生产计划与控制
AI分析数据以创建最佳生产计划，最大限度地提高资源利用率。这是工业4.0的一个核心方面，可以显着提高制造行业的效率。
效益
- 更高效的生产控制
- 更好地适应需求变化
能源管理
AI优化生产设施的能源消耗，识别潜在的节约并降低能源成本，这有助于行业的可持续性。
效益
- 减少能源消耗
- 节约成本
人机协作
AI帮助工人完成复杂的任务，提高工作场所的生产力和安全性。在电子工业中，这可以显着提高精度和效率。
效益
- 提高生产率
- 加强工作场所安全
生产仿真与建模
AI创建了生产流程的虚拟模型，以识别瓶颈并测试流程改进。因为精确的模拟是至关重要的，所以这一点在电子制造业中特别有用，
效益
- 识别瓶颈
- 降低风险
批量定制
AI实时调整生产流程，以满足客户的个性化需求，从而提高客户满意度。这是电子行业的一个关键优势，因为批量定制产品的需求量极高。
效益
- 更高的客户满意度
- 生产的灵活性
AI在生产中的应用是多种多样的，为采用这些技术的公司提供了巨大的潜力。在工业4.0的框架内，AI是实现跨行业更高效、更灵活、更可持续生产的关键, 这在电子制造业尤其明显。
AI在制造业实施的挑战
作为工业4.0的一部分，AI虽然在生产实施中提供了巨大的好处，但它也带来了许多挑战。最大的挑战之一是将AI应用集成到现有的生产流程中，这不仅复杂且成本较高，特别是在电子行业。对精度和速度的高要求会使AI的应用变得更加困难，特别是在电路板贴片和组装时。此外，通常缺乏能实施和维护这些系统所需的专家。因此，公司必须投资于员工的培训和持续教育。另一个问题是数据安全，因为AI系统需要大量数据，因此容易受到网络攻击。因此，强有力的信息安全措施至关重要。
员工的接受度也是一个挑战，因为许多员工将人工智能视为对他们工作的威胁。透明的沟通和员工在变革过程中的参与是至关重要的。最后，还必须澄清监管和道德问题，以便遵守法律要求，并在发生错误时确定责任。尽管存在这些挑战，但AI在制造业中的应用为更高效、更灵活和更可持续的生产提供了巨大的潜力。
尽管AI有望在工业4.0时代为制造业带来巨大利益，但成功实施也面临着重大挑战。事实上，10个AI项目中有9个是失败的，只有少数案例实现了较好的ROI。以下是主要原因：
- 数据连接问题： 惊人的是，85%的设备资产仍未连网，这使得AI难以充分优化生产。
- 路灯效应： 许多AI计划前期规划不良, 因过度集中于弱相关或低效益的生产应用而失败。
- 可扩展性障碍： 开发AI模型只是解决方案的一部分，真正的挑战在于在复杂的生产环境中扩展和集成AI。正如Gartner报告 “成功AI战略的支柱”,*2 所强调的那样，AI战略只有在与业务战略和其他技术领域（如IT、数据和分析平台）保持一致时才会真正有效。因此，成功的扩展不仅需要技术基础，还需要一个清晰的运营模型，使整个组织能够应用AI。
这些阻碍，再加上将AI集成到现有生产线中的复杂性——特别是在电子等精密行业——使得AI的成功部署成为一项具有挑战性的任务。
此外，缺乏熟练的专业人员、数据安全问题以及对强大网络安全的需求等因素使AI的采用进一步复杂化。企业还面临着来自员工的抵制问题，因为许多员工认为AI对他们的工作构成了威胁。因此，变革管理, 透明的沟通和包容性, 对于解决这些问题至关重要。
最后，还必须澄清监管和道德问题，以确保AI系统符合法律要求，并明确定义犯错的责任。然而尽管存在这些挑战，但AI在制造业中的应用为更高效、灵活和可持续的生产提供了巨大的潜力。
在生产中使用AI的最佳实践和前景
为了在生产中充分利用AI的好处，企业应该确定明确的目标，并采取循序渐进的方法。试点项目可以帮助测试和完善技术，然后再进行广泛的改变。高质量的数据至关重要，因为AI系统依赖于干净、完整和最新的信息。IT和生产团队之间的密切合作确保了AI解决方案的无缝集成并满足特定需求。此外，公司应该投资于员工培训，以确保员工能够有效地使用新技术。持续监测和优化AI系统对于保持其效率和有效性也至关重要。通过遵循这些最佳实践，企业可以成功地在制造业中实施AI，并充分释放该技术的潜力。
总之，AI在制造业中提高了异常检测、质量控制和工艺优化的准确性和效率。通过对机器学习和数据分析充分利用，制造商可以实现更高的产品质量，减少停机时间，并优化资源利用率。AI系统的持续学习和适应确保制造过程保持最新，具有竞争力，并符合严格的质量标准。随着先进的算法和技术的不断发展，AI在生产中的未来前景是光明的，可以实现更精确的预测和自动化。这不仅可以提高效率，还可以为创新和批量定制生产提供新的机会。
Further reading
The development of meaningful AI applications is still ongoing. But it is already clear: The use of AI in production goes far beyond hype and opens up new dimensions for Industry 4.0.
Find out how we use artificial intelligence in our solutions and how Gartner defines “The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy”:
*1 Ryseff, James, Brandon De Bruhl, and Sydne J. Newberry. "The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed: Avoiding the Anti-Patterns of AI."
*2 Gartner, The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy, Pieter den Hamer, Raghvender Bhati, Apirl 23, 2024
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