看这4家企业组织怎么利用人工智能彻底变革制造业

Bondalapati说：“以前，我们只是批准一定数额的金额——例如2000万美元或者3000万美元——而没有科学的方法来知道需要多少钱来为客户退货。今天，使用人工智能，我们能够预测每个组件的故障率，并告诉保修部门预留多少钱，随着我们获得的数据越来越多，我们也可以随时调整预算金额。”

他说，他预计这样做可以让预留金额减少10％。

人工智能激增的力量

Lennox也在使用人工智能来解决会计问题。

“我们做了数以百万计的总分类账，让财务员工来处理每天所有的账目显然是不可能的。”

他说他的团队一直在寻求利用人工智能来帮助企业的机会。

“我们就像一个内部咨询机构。我们一直在售卖这种产品，我们每周与业务部门和其他利益相关方进行沟通，并提出其他用例供他们试用。”

他说，Lennox在使用人工智能方面还处于初期阶段。“对于像我们这样的行业来说，人工智能是一条艰难的道路，而且需要说服那些还持怀疑态度的受众。”

AI今天的主要局限：技能和数据

机器学习和高级分析在预测性维护和制造过流程的其他方面也发挥着重要作用。

根据普华永道最近的一项研究，78％的制造企业已经部署或计划部署预测性维护技术，其次是制造执行系统（73％）、数字双胞胎（60％）、机器人过程自动化（59％）。

只有29％的企业正在使用或者计划使用人工智能，而普华永道将人工智能定义为不仅是机器学习和高级分析、能够制定独立认知决策的技术。

今天，大多数焦点集中在嵌入人工智能和机器学习技术以降低成本，普华永道负责IT战略的负责人Kumar Krishnamurthy表示。“但我的预测是，其中一些技术将帮助企业扩大规模并提高生产力水平。”

他说，客户的需求和行业颠覆者所面临的压力将迫使制造企业做出改变。

然而，这项技术并不像人们所认为的那样成熟，他说。此外，缺乏人工智能技能和缺乏可用数据也阻碍了这一过程的发展。

根据普华永道的调查，在实施了人工智能的制造企业中，有52％的企业表示，缺乏技术人才是一项重大挑战，42％的企业认为挑战是数据的可靠性。

将AI融入设计过程中

帕罗奥多研究中心（Palo Alto Research Center，PARC）正试图在制造流程中很难且极其耗时的设计阶段，克服技能和数据问题。这家施乐旗下的公司专注于各项创新技术，例如激光打印、面向对象的编程、图形用户接口、光存储和许多其他基础技术。

PARC实验室经理兼研发副总裁Ersin Uzun说，人工智能可以满足功能性要求，解决成本、监管和制造方面的限制，并提出人类无法想到的设计。

“如果我要你设计一些能让我拿着液体的东西，你可能一下子会想到像杯子这样的东西。你不一定会立刻想出像Camelback这样的设计。”

除了设计，PARC还致力于创造可以知道如何使用减材和增材制造方法实现这一设计的技术，并考虑到不同设计和制造选择可能带来的缺陷。

“今天，你设计出东西之后，发送给制造专家，他们要弄清楚如何制造出来，然后工程和分析人员看看制造的部件是否满足我们的操作要求，这需要几个月的时间。”

Uzun说，制造业是一个少见的、物理能力远远领先于软件能力的领域。

“我们拥有非常令人兴奋的新材料，新的增材制造技术，混合制造设备。但是你看看人们正在使用的软件，就会发现在这个时代你可以用你拥有的材料和工具来实现这一目标。我们现在拥有的这些机器可以同时进行增材和减材制造，但你无法真正为制造能力而进行设计。所有这一切都是手工完成的，基本上超出了任何人类的认知能力，满足了我们今天的大多数复杂制造的需求。”

PARC区域经理Sai Nelaturi表示，为了使设计工具能够跟上材料科学和制造技术的变化步伐，人工智能需要融入工具本身中。

PARC还致力于创建标准和协议，使制造工厂中的所有不同系统能够相互通信，并创建以AI为驱动的算法，优化能源使用、吞吐量、效率和安全性。

Uzun说，PARC不会制造技术本身。“我们是创新的合作伙伴和技术提供商。我们创造这些技术，让他们进入原型阶段，并找到合适的合作伙伴将其推向市场。”

今天，PARC正在与大型和小型制造企业合作，测试这些技术并将其推向市场。他说，人工智能技术可以帮助中小型制造企业提高竞争力。

（编辑：焦作站长网）

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