制造业与供应链中的人工智能
充分利用支持 AI 的系统的强大功能
什么是制造业和供应链中的 AI?
制造业和供应链中的人工智能 (AI) 是指运用人工智能技术来优化运营、提高效率和增强决策能力。它包括预测性维护、需求预测、质量控制和供应链自动化等应用场景,使得企业能够降低成本,最大限度地减少停机时间,并适应不断变化的市场环境。
使用 AI 获得的主要优势
提高效率
AI 可通过自动执行重复性任务、优化资源分配和简化工作流程来提高运营效率,从而使各行业能够减少停机时间,提升生产力。
提高产品质量
利用预测性分析和实时监控,AI 有助于及早发现缺陷,确保整个生产过程的质量始终如一,从而提高客户满意度。
降低成本
AI 可最大限度地杜绝浪费,减少运营错误,优化能源使用,从而为企业节省大量成本。
做出明智的决策
AI 可处理海量数据,提供可付诸实践的深刻见解,使制造商能够做出由数据驱动的决策,从而对利润产生积极影响。
扩展与适应
AI 系统具有高度可扩展性,使企业能够快速适应市场变化、新兴技术和需求增长,从而确保长期竞争力。
借助制造业和供应链中的 AI 实现行业转型
- AI 在供应链计划和排程中的应用
- AI 在制造业中的应用
AI 在供应链计划和排程中的应用
在供应链管理中,AI 能够处理巨量数据集,以优化资源分配、增强需求预测和简化排程。通过集成 AI 技术,企业可以基于数据做出敏捷决策,提高服务水平并高效管理库存。
AI 在制造业中的应用
AI 通过机器学习 (ML) 实现预测性维护,彻底颠覆了制造业格局。通过分析设备的历史记录和实时数据,AI 可识别其中的变化趋势并预测潜在故障。这样一来,制造商只需在必要时实施维护,从而最大限度地减少意外停机时间并延长机器寿命。
借助 AI 优化众多领域的工业运营
AI 融入工业运营可带来以下显著优势:
利用 AI 和增强现实技术提升制造业能力
增强现实 (AR) 可叠加生产蓝图和实时数据等关键信息,以改进生产、装配和质量流程。通过与人工智能 (AI) 相结合,AR 系统可以检测到异常情况,及时提醒操作人员,并实时调整参数以达到最佳性能。由 AI 支持的增强现实还利用机器学习来精确识别各种物体及其移动,从而提高复杂制造环境中的决策能力和生产效率。
客户使用 AI 的示例有哪些?
Wieland 通过采用 DELMIA Quintiq 进行战略规划,将 AI 整合到其业务中以满足复杂的生产需求。此解决方案可增强生产排程、产能规划和路线生成能力,从而实现流程透明化并优化生产过程。它实现了从电子表格到实时规划的顺利过渡,支持情景仿真以优化决策过程。该 AI 解决方案与 ERP 和 MES 系统紧密集成,通过降低能耗和考虑人员配置来支持可持续生产。此举提升了 Wieland 的竞争力,使其能够高效满足客户需求并实现可持续发展目标。
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关于制造业和供应链中的 AI 的常见问题
一些行业部门在制造流程和全球运营中大量使用 AI 来提高效率和降低成本:
- 汽车:AI 用于优化供应链和制造运营,方式是在整个生产过程中实时跟踪零部件,并改进针对供应链中断的预测性分析,从而提高整体效率并缩短交付周期。
- 航空航天与国防:AI 应用于制造业和供应链运营,以加强采购环节的预测性分析、简化生产流程并提高供应链可视性,从而确保及时交付产品和运营随时就绪。
- 电子与高科技:AI 利用预测性分析和自动执行复杂测试流程来优化生产和质量控制,从而确保高品质产出并降低缺陷率。
- 消费品:AI 支持自动化制造、简化库存管理并预测市场趋势。
- 零售:AI 可改进需求预测,加强库存管理,并支持优化可持续物流规划。
- 制药与生命科学:在该行业,AI 可以提高药物发现能力,加快临床试验,并通过加强需求预测和库存管理来改善供应链物流,从而确保关键药品的及时供应。
- 食品与饮料:该行业使用 AI 来维持质量标准、改进生产排程,并通过实时分析来优化供应链,从而减少浪费并提高产品的新鲜度。
AI 在当今工业领域不可或缺,因为它可以显著改善效率、生产力和决策过程。通过集成 AI 技术,各行业可以通过预测性分析和实时的数据监控来自动执行复杂任务、减少错误并提高质量。此外,AI 驱动的解决方案还能促进运营过程的调节和优化,最终达到节约成本和提高竞争力的目的。随着企业对更快速、高质量的产出需求日益增长,AI 提供了必要的工具来有效应对这些挑战,树立了性能和创新方面的新标杆。
人工智能是一个广泛的计算机科学领域,人工智能系统能够执行传统上需要人类智能才能完成的任务。这些任务包括决策、语音识别和语言翻译。另一方面,机器学习 (ML) 是 AI 的一个分支,涉及算法和统计模型的开发,以使计算机能够根据数据进行学习和做出决策。AI 包含机器智能化操作的整体概念,而 ML 侧重于使机器通过数据驱动的学习获得这种智能的方法和过程。
人工智能 (AI) 是在机器中模仿人类智能,使机器能够思考、学习和执行通常需要人类智能的任务。人工智能使机器能够执行语音识别、图像处理、自然语言理解和问题解决等任务。它包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理等子领域。
虽然增强现实 (AR) 技术将 3D 虚拟元素实时无缝地融入真实环境中,但其核心原理是以数字方式融合虚拟世界和现实世界,以此实现密切集成。它不是简单地将虚拟信息叠加到图像上,而是将合成信息集成到实际环境中。
相比之下,虚拟现实 (VR) 技术完全将用户融入计算机生成的现实中。这种沉浸感通常通过硬件设备来实现,比如 VR 眼镜、虚拟现实耳机,或者借助带有视频屏幕的封闭空间,这些屏幕占据了用户的整个视野。虚拟现实在 100% 的数字合成环境中为您提供身临其境的体验。
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在通过提高效率和优化流程转变行业运营方面,制造业与供应链中的生成式 AI 发挥着举足轻重的作用。在制造业领域,它可以优化生产流程,简化操作过程,并提高新型生产的效率。
对于供应链,生成式 AI 可通过改进路线规划和资源分配来优化物流,从而节约成本并提高效率。此外,它还支持预测性分析,通过预测市场趋势和有效调整供需关系,推动用户做出明智的决策。
AI 应用于机器人技术,使机器人能够从环境中学习并适应不同的任务,从而提高机器人的能力。借助机器学习算法,机器人可以处理大量数据,以提高制定决策和解决问题的能力。AI 还有助于自主导航和精确操纵物体,使机器人在复杂多变的环境中更加高效。这些技术进步使工业机器人具有更出色的灵活性和功能性,最终有助于实现更智能、更通用的自动化系统。
AI 应用于生产中的预测性维护、质量控制、流程优化以及重复性任务的自动化。它通过实时数据分析增强决策能力,确保高效运营且具有成本效益。
AI 通过自动执行工作流程、优化资源分配和减少停机时间来提高制造效率。它支持实时监控和预测性洞察,帮助制造商简化流程并提高生产力。
AI 不会完全取代制造业,而是通过自动执行重复性任务和增强决策能力推动其转型升级。人类的专业知识在解决复杂问题、发挥创造能力和实施战略监督方面仍将不可或缺。
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