近年来，人工智能（AI）已成为各行各业的变革力量，在制造业也不例外。随着制造企业想要在日益全球化和技术驱动的市场中保持竞争力，把人工智能（AI）技术人工智能技术集成到制造流程中已刻不容缓。这样不仅有望彻底改变产品设计流程、生产工艺方法和管理交付方式，从而显着提高生产效率、产品质量和企业盈利能力。

       人工智能在制造业的应用不仅是趋势，更是必然。当前我国制造业面临着优化运营、降低成本和满足客户不断变化的需求的越来越大的压力。传统的生产制造方法已不足以应对这些新机遇带来挑战。人工智能具有处理大量数据、从模式中学习并做出明智决策的能力，从而为解决制造业企业所面临的困难提供了新思路新方法，同时为推动制造业企业创新发展带来新路径。

       本文旨在探讨人工智能在制造企业中的各种应用场景及其带来的价值，将从质量控制和检验、生产管理与优化、供应商的评估与管理三个案例进行讲解。我们将深入了解制造业企业如何利用人工智能实现转变，包括机器学习、深度学习、计算机视觉和强化学习在实现制造过程中的智能自动化和决策方面的作用。通过真实的案例研究和最佳实践，展现人工智能在制造企业中的成功实施，重新审视人工智能技术在制造业企业中的创新探索、和方法实践。

质量控制和检验

       德国工业巨头博世在其位于中国苏州的工厂中部署了基于AI的视觉检测系统，用于检查汽车电子控制单元(ECU)的质量。该系统利用深度学习算法分析ECU表面的图像，自动识别焊点、连接器和元件等关键特征的缺陷。电子控制单元通俗来说就是行车电脑，控制行驶状态以及实现其各种功能，主要由微处理器（CPU）、存储器（ROM、、RAM）、输入/输出接口（I/O）、模数转换器（A/D）以及整形、驱动等大规模集成电路组成。而博世在电子控制单元的产品包括：发动机ECU、安全气囊ECU、网关ECU、泊车辅助ECU、车身控制ECU、分动箱ECU、防盗报警ECU等等。以ECU的焊接质量为例，在汽车电子生产制造的末端环节，为了保证交付的产品有瑕疵，一般会采用自动光学检测设备(AOI)被用于检测产品的焊接质量，设备参数会被调整得更加严格，在检测到真实不良产品的同时，也可能产生误报，即出现虚警。为了应对这一问题，每台AOI设备都配备了目检人员，对机器报警进行二次确认。但由于员工技能以及自身状态差异，博世苏州工厂一直在探索新方案来优化AOI报警的确认过程。

       而人工智能图像识别技术在光学检测站的应用就是一个有前景的解决方案。该项目以数百万张图片为基础，采用神经网络深度学习，并制定专门的匹配数学逻辑，使系统具备预测性。通过这种方式，系统可以自动判断AOI报警是否为真实不良焊接产品，代替人工判断作业，实现自动化、智能化，并提高判断的精准度。此外，人工纠偏后的信息会自动反馈给AI系统，成为深度学习模型的输入，实现模型的自我优化，不断提升预判准确率。这种人机协作的方式，将有效提高光学检测站的质量控制水平，降低误报率，提升生产效率。

       通过应用AI视觉检测，实现实时AI算法结果反馈，确保缺陷产品的实时在线自动分流，博世将ECU的缺陷检出率提高到了99.99%，同时将检测时间缩短了50%。这大大提高了产品质量和生产效率，减少了人工检验的错误和成本。

生产管理与优化

       富士康是全球最大的电子产品代工制造企业，富士康的生产环境非常复杂，涉及数以千计的生产设备、数以万计的员工和海量的原材料与半成品。如何在这样复杂的环境中优化生产调度和资源分配，是一个巨大的挑战。

       为了应对这一挑战，富士康开发了一套名为"FoxConn Neural Manufacturing"的AI生产调度系统。该系统基于深度学习和强化学习技术，能够自主学习和优化生产调度策略。

       AI系统使用深度强化学习算法，例如：Deep Q-Network (DQN):DQN是一种基于值函数的强化学习算法。它使用深度神经网络来逼近最优的Q函数，从而学习到最优的调度策略。在生产调度问题中，状态可以表示为当前的生产状态(如设备状态、任务进度等)，动作可以表示为分配任务到特定设备或调整生产参数等决策。DQN算法可以通过不断与生产环境交互，学习到最优的调度决策。通过不断的试错和学习，自主探索出最优的生产调度策略。虽然富士康没有具体它综合考虑了多种目标和约束，如缩短交付周期、提高设备利用率、降低在制品库存等，自动生成详细的生产计划和派工指令，并实时优化调整。据推断富士康的AI系统可能借鉴了AlphaGo Zero/AlphaZero的某些思路，将深度学习与启发式搜索相结合，来应对复杂的生产调度问题。

       FoxConn Neural Manufacturing系统通过连接MES系统、设备传感器、仓储系统、ERP系统等，实时收集和分析海量的生产数据。这些数据包括设备状态、生产进度、物料库存、订单信息等。AI系统利用这些数据构建了一个数字孪生模型，可以实时反映生产车间的运行状态。

       当接到一个紧急订单时，AI系统可以自动评估当前的生产能力和物料状况，迅速调整生产计划，安排加班或重新分配资源，以确保按时交付。当某条生产线发生设备故障时，AI系统也能够及时重新平衡产能，将任务重新分配到其他生产线，最大限度地减少对交付的影响。

       据富士康披露，FoxConn Neural Manufacturing系统已经在其多个工厂成功应用，取得了显著的效果。在某些车间，生产效率提高了10%以上，库存周转天数缩短了20%，同时产品质量和交付准时率也有所提升。

       富士康的案例展示了人工智能技术在复杂制造环境中的巨大潜力。通过AI驱动的智能生产调度和资源优化，制造企业可以大幅提升运营效率，快速响应市场变化，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

供应商风险评估与管理

       美的集团是一家全球化的家电制造企业，拥有庞大而复杂的供应商网络。对于美的而言，如何有效管理供应商，确保供应链的稳定与连续性，是一个至关重要的问题。传统的供应商风险管理方法，如人工评估和定期审核，难以应对当今动态变化的市场环境。为此美的开发了一套基于机器学习的供应商风险预警系统，该系统通过智能化的方式，实现了供应商风险的实时评估和动态管理。

       该系统的核心是一个全面的供应商数据平台。美的从多个内外部渠道收集和整合供应商相关数据，包括：

       ●供应商的财务数据，如资产负债表、现金流量表等，反映其财务健康状况；

       ●供应商的交付表现数据，如订单完成率、交付准时率等，反映其供应能力和稳定性；

       ●供应商的质量数据，如产品合格率、客诉率等，反映其产品和服务质量；

       ●供应商所在地的宏观环境数据，如经济指标、政策法规等，反映其外部风险因素。

       除此之外还有一些其他数据，诸多维度的数据被实时汇总到供应商数据平台，勾勒出了一个全方位多角度的供应商风险画像。

       据了解美的的AI系统应用机器学习算法，来建立供应商风险评估模型。该模型用到了决策树和随机森林算法，通过构建一系列基于供应商特征的决策规则，对供应商进行分类和风险评级，此外利用神经网络算法，通过多层神经元的非线性变换和组合，自动学习供应商风险的的多种复杂模式。

       这些机器学习模型通过训练和优化，可以自动从供应商数据中提取风险特征，并生成实时的风险评分和等级。基于AI模型的风险评估结果，美的集团可以直观看到评估模型智能生成的供应商风险报告和预警信号。当某个供应商的风险评分超过预设阈值，或出现重大风险事件时，系统会自动向相关人员发送预警通知，提示采取应对措施。同时，系统还可以根据风险类型和级别，智能推荐相应的风险缓释策略，如加强质检、开发备选供应商、调整付款条件等。

       通过这种AI驱动的供应商风险管理，美的实现了风险的早期识别和主动防控。一方面，AI系统可以全天候监测海量的供应商数据，及时发现潜在的风险信号，大大提高了风险识别的广度和深度；另一方面，智能化的风险预警和应对。

       除此了上述例子外人工智能技术可以应用于自动化生产线的控制和优化，实现智能化的生产过程。通过使用机器学习算法和传感器数据，可以建立模型来监测和优化生产线的各个环节，提高生产效率和产品质量。例如，可以使用机器学习算法来优化生产线的调度和排程，以最大程度地减少生产停机时间和能耗。

       最近很火热的人工智能中重要分支强化学习，也在制造业企业中有一些应用。与传统的监督学习和无监督学习不同，强化学习的学习过程是交互式的，智能体在不断试错和与环境交互中进行学习。强化学习在许多领域有着广泛的应用，包括机器人控制、游戏智能、自动驾驶、自适应控制等。强化学习可以用于自适应过程控制和优化，在制造过程中的参数调节、生产线的优化等。在自适应控制中，智能系统可以通过与环境的互动和反馈来自动调整生产参数，以达到最佳的生产效率和产品质量。同时强化学习可以用于实现自主机器人和物料搬运的智能化。通过使用强化学习算法，机器人可以学习到在不同环境中执行任务的最佳策略，一机器人一次训练过程如下图所示。

       例如，在亚马逊仓库使用强化学习训练的机器人在仓库中搬运物品以满足订单需求。这些机器人使用传感器识别障碍，同时根据订单需求和物品存储的优先级移动货架。通过强化学习，机器人能够在不断的试错中，找到完成任务所需的最优路径，同时根据环境的变化适应性地调整策略。机器人可以通过与环境的互动和反馈来不断调整自身的行为，逐渐提高任务执行的效率和准确性。

       人工智能在制造企业诸多的任务场景得以应用，也为制造业创造了无与伦比的价值。人工智能在制造业的价值主要体现在以下几个方面：

       （1）带来了效率的提升

       人工智能驱动的自动化使能够简化生产流程，减少体力劳动和人为导致错误。制造业企业可以实现更高水平的效率、吞吐量和生产力。人工智能驱动的系统可以更快地执行任务并处理重复性操作，最终提高整体运营效率。

       （2）显著降低制造企业成本

       人工智能驱动的预测性维护和质量控制解决方案可帮助制造企业优化维护计划，减少成本高昂的计划外停机，并最大限度地减少生产延误。

       （3）利用数据来驱动决策

       随着制造环境中物联网设备和传感器的激增，产生了大量数据。人工智能算法可以实时分析这些数据，发现可以为决策提供信息的有价值的见解。制造企业可以利用人工智能支持的分析来优化生产流程、识别低效率并做出数据驱动的决策以提高整体绩效。

       （4）提高了生产的安全性

       人工智能驱动的机器人和自动化可以承担危险或体力要求较高的任务，从而降低工作场所事故和伤害的风险。

       （5）促进了整体供应链优化

       人工智能使制造企业能够通过分析大量数据（包括需求预测、库存水平和物流信息）来优化其供应链运营。通过基于人工智能洞察做出数据驱动的决策，制造企业可以提高供应链绩效、降低成本。

       随着人工智能技术的不断发展，人工智能有望彻底改变制造业。总的来说，人工智能通过提高效率、生产力、降低成本、数据驱动决策、安全、创新、供应链优化，为制造业带来了巨大的价值。随着制造企业采用人工智能技术，他们可以在快速发展的市场中获得竞争优势，以满足全球市场不断变化的需求。