如今，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)生存的基石。從自動化工廠到人工智能（AI）質(zhì)量控制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目標是通過技術(shù)打造競爭優(yōu)勢，從而增強客戶體驗并降低運營成本。

制造業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析、AI和機器人等技術(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)帶來了很多好處，包括機器停機時間可減少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，我們將探討五個行業(yè)如何在制造業(yè)中使用 AI，以及制造業(yè)領(lǐng)導者需要了解的行業(yè)未來發(fā)展方向。

汽車工業(yè)

汽車制造需要精確度和準確性，而AI可以幫助提高這一點。例如，福特公司采用協(xié)作式機器人進行焊接、涂膠和質(zhì)量控制任務。它使用六臺協(xié)作式機器人在 35 秒內(nèi)打磨汽車的整個車身表面。同樣，寶馬公司的斯帕坦堡工廠生產(chǎn)了美國寶馬汽車的60%，它使用AI管理的機器人，每年節(jié)省100萬美元，并重新分配工人。

預計到 2027 年，汽車 AI 市場規(guī)模將達到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)錯誤、改進產(chǎn)品設計和加快上市時間方面至關(guān)重要。

例如，三星的韓國工廠使用自動引導車 （AGV）、機器人和機械臂來完成 Galaxy S23 和 Z Flip 5 等手機的組裝、材料運輸和質(zhì)量檢查等任務。這些工具可以幫助公司保持高質(zhì)量標準，包括對 30,000 到 50,000 個組件的檢查。

英偉達正在使用AI來優(yōu)化硅基板上復雜晶體管配置的布局，這不僅節(jié)省了時間，而且可以更好地控制價格和速度。它在短短三個小時內(nèi)優(yōu)化了具有 270 萬個單元和 320 個宏的設計，證明了其效率。面對廣闊的市場和持續(xù)的AI創(chuàng)新，加強AI的應用正成為電子制造企業(yè)的當務之急。

航空航天和國防工業(yè)

由AI驅(qū)動的制造通過生產(chǎn)精密組件、提高性能和系統(tǒng)安全性，增強了產(chǎn)品的安全性和可靠性。2022年航空業(yè)AI市場價值達6.864 億美元，預計將以超過20%的復合年增長率增長。

空客公司利用 Neural Concept 的技術(shù)，使用機器學習將飛機空氣動力學預測時間從1小時縮短到 30 毫秒。與傳統(tǒng)的計算機輔助工程方法相比，這種生產(chǎn)率的提升可使設計團隊在相同的時間內(nèi)多探索 10,000 種變化。

同樣，勞斯萊斯公司與IFS合作，通過Blue Data Thread戰(zhàn)略將AI應用于航空制造領(lǐng)域。這種方法利用數(shù)字雙胞胎和AI進行預測性維護，使首次拆卸發(fā)動機前的時間延長了48%。

食品和飲料行業(yè)

食品和飲料生產(chǎn)需要嚴格的質(zhì)量保證，特別是在快速消費品（FMCG）行業(yè)，因為它具有“高速”的特性。設備故障和有缺陷的產(chǎn)品可能會阻礙這一目標的實現(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。

專門從事預測性維護技術(shù)的初創(chuàng)公司特別受歡迎。以Augury公司為例。他們通過預測性維護系統(tǒng)幫助百事公司旗下的Frito-Lay公司每年提高 4000 小時的生產(chǎn)能力，減少了Frito-Lay公司四家工廠的計劃外停機時間和成本。

醫(yī)藥行業(yè)

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

例如，輝瑞公司使用IBM的超級計算和AI，在4個月內(nèi)設計了Covid-19藥物Paxlovid，將時間縮短了80%至90%。

以下是AI可以緩解藥物研發(fā)挑戰(zhàn)的三個領(lǐng)域：

1. 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測：像 AlphaFold2 這樣的AI系統(tǒng)已經(jīng)改變了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測，使研究人員能夠準確理解復雜分子的藍圖，并可能節(jié)省多年的實驗室工作。

2. 功能預測：AI模型可以預測大分子的功能，并了解蛋白質(zhì)如何與其靶標結(jié)合以及抗體的運動，從而促進治療反應的發(fā)展。

3. 新療法設計：AI算法利用大量數(shù)據(jù)來設計蛋白質(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設計和預測新藥的有效性、特異性和潛在副作用。

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

未來之路

Augury最近對500家公司進行的一項調(diào)查顯示，63%的公司計劃增加制造業(yè)的AI支出。這與AI在制造業(yè)中的市場預測相吻合，根據(jù)MarketsandMarkets的預測，到2028年，AI在制造業(yè)中的市場規(guī)模將達到208億美元。

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

制造業(yè)中的AI依賴于三大支柱：問題、人員和流程。以下5個步驟有助于確保您的AI部署順利實施：

1. 確定問題：識別導致成本增加的不準確之處。剛接觸AI的公司應該將問題分解為SMART目標，并評估AI在長期成本節(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)務專家組成的多元化團隊。評估內(nèi)部能力并考慮外包或招聘。驗證數(shù)據(jù)是否足夠，清理和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并確定存儲解決方案。

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

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

5. 微調(diào)和部署：討論模型的細化、部署和可擴展性。

最后，請務必在每個步驟中遵守道德準則和框架，因為嚴格檢查偏見并制定防范措施至關(guān)重要。