根據世界經濟論壇（World Economic Forum）的數據，全球制造業可能是最受最新技術趨勢影響的行業之一，如人工智能、機器學習和物聯網（統稱為工業4.0），如果這些技術被智能應用，則具有巨大的變革和轉型潛力。

雖然人工智能已被證明是信息革命中最具變革性的技術之一，但與機器人技術和物聯網（IOE）這兩個增強性領域結合使用時，它將最大限度地發揮其潛力。

在過去的二十年里，機器人技術已經成為制造業不可或缺的一部分，人工智能顯著增強了機器人任務的精細性、復雜性和技巧性。由于復雜性和勞動限制，以前被歸入人類領域的任務現在通常由機器人完成。

至于物聯網，傳感器的易部署性和先進功能使得人工智能在制造業得以普及。由于傳感器不斷收集數據，幾乎可以放在任何地方，因此隨著物聯網在該領域的投入越來越大，制造商可以期望提高生產率、連接性和可擴展性。

制造商的問題仍然存在，人工智能的操作在哪里最適用？我們將列出跨越七個部分的15個案例列表。

預測性和預防性維護

維護的首要領域是數據驅動的維護，它使制造業的維護從被動維護轉變為預防性維護，并由支持人工智能的預測能力提供支持。根據國際自動化學會（International Society of Automation）的數據，每年全球工業資產停工損失高達6470億美元。傳感器和物聯網設備的作用，使實時信息反饋到人工智能引擎是關鍵。物聯網在工業環境中被用作傳感器的情況，通常稱為iiot工業物聯網。這與人工智能一起工作，以實現預期的結果。

人工智能有可能通過不同的方式來推動系統增加正常運行時間，從而減少停機時間：

案例1：對磨損、撕裂、故障——通過人工智能發出潛在故障的警告信號，甚至可以預見疲勞。

案例2：壽命預測：使用人工智能精確預測資產（如機械）的剩余使用壽命，提高機械和資產的總體壽命

案例3：人工智能可以協助人們制定更明智的資產維護計劃，從而優化整個資產的成本和質量。

提高機器人的效能

目前，機器人在自動化制造車間中相當主流，人工智能的出現可以讓機器人能完成更好的任務，從而增強機器人的作用。

案例4：以強大的軟件應用來增強機器人的效率，使機器人能夠承擔復雜的任務，甚至可以增強任務的多功能性。

案例5：為了使機器人得到更有效的利用，人工智能能否進行更好的人機交互是關鍵。人機協作機器人正在成為這一領域的潛在推動者。

制造供應鏈

整個制造業在很大程度上依賴于伴隨供應鏈的整體生產力和效率。人工智能與物聯網結合具有巨大的潛力

一些已確認的案例如下：

案例6：實時跟蹤供應車輛有助于更好地利用物流車隊，從而優化總體生產計劃

案例7：更好的基于數據驅動的人工智能的庫存分析方法，從而使用它來降低庫存成本，對于制造商來說是一個巨大的成本節約。

案例8：發貨和交貨提前期不僅可以準確預測，而且還可以通過應用人工智能算法進行優化。

設計輔助

人工智能具有一種技術元素，能夠承擔藝術、音樂等創造性任務。制造環境中的相關案例越來越多。

案例9：像汽車制造商這樣的大型設計公司正在使用基于人工智能的設計技術。飛機制造商等使創造性的機器或零件或裝置設計不受人類設計師思維的限制。

質量管理與改進

一些數據驅動的計劃現在正在成為制造過程的主流，其中最突出的是質量管理和改進領域。

案例10：質量過程改進。人工智能能夠理解當前制造質量過程的局限性、缺點或不足，并將人工智能應用于處理質量數據，可以利用多種方式改進。

案例11：使用復雜的人工智能，類似計算機視覺來探索產品中的缺陷是確保產品質量的一個很好的方法。

數字孿生

最近的一項跨越多個制造業領域的倡議是數字孿生理念，是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

用例12：這樣一個數字孿生的概念，可以促進理解和模擬過程流是如何發生的，并通過人工智能識別假設情況。因此，人工智能能夠實現對過程的分析及優化。

用例13：異常管理：在傳統的工作流程中，異常通常被轉移到人來處理。在人工智能介入的流程中，這樣的過程可以自動化，直接的行動可以由程序而不是人來執行。

用例14：項目的設計和制造可行性，可以提前進行智能模擬。

大規模定制

在數據驅動的產品管理領域，人工智能的一個關鍵應用將是對客戶的密切了解。

案例15：密切了解客戶，設計、制造和測試高智聯定制的產品。這將引領設計和制造模式的改變，以更靈活的方式，滿足所有不同產品的生產，BTO模式既是這樣的例子。

因此，我們現在可以放心地說，人工智能是為了與機器人技術和物聯網技術相結合，變革制造業，開創工業4.0的利器。