当我与设施经理和工厂老板交谈时，总会发现一种普遍的误解。如果您问他们人工智能在工厂车间里是什么样子的，他们通常会想象出一个高度同步的机械臂正在焊接汽车底盘。
但那并不是人工智能。那是物理自动化。它令人惊叹，效率极高，且已存在了几十年。
如果您想知道如今如何在制造业中使用人工智能，您需要停止只盯着物理机器，而开始关注在它们之间流动的无形数据。真正的革命不在于教机器如何移动，而在于教您的工厂如何思考。
我们正在迈入认知制造的时代。在这里，人工智能超越了基础机器人技术，接管了您运营的神经系统：管理复杂的供应链，在人耳听到齿轮摩擦声之前预测灾难性的设备故障，并通过微调优化能源消耗以大幅削减间接成本。
运营生产线是一项高压力、低利润的工作。每一分钟的计划外停机、每一次原材料的出货延迟、以及每一次能源价格的飙升，都在直接吞噬您的利润。让我们来看看人工智能如何系统性地消除这种不确定性。
如何在制造业中使用人工智能：超越机械臂
要理解认知型人工智能，我们必须审视工厂在传统上是如何管理风险的。从历史上看，制造业一直在两种模式下运行：计划性和反应性。
您根据日历安排设备维护。您根据历史电子表格订购材料。您根据员工班次运行供暖、制冷和重型机械。
问题出在哪里？现实世界并不关心您的日历。
机器可能会在计划维修的前一周发生故障。全球航运延迟会让您的关键零部件滞留在3000英里外的港口。电网价格正好在您运行最耗电的流程时飙升。
人工智能将这种静态、被动的模式转变为动态、预测性的模式。它能吸收成千上万的数据点——从车床上的振动传感器到影响航运路线的全球天气模式——并识别出人类大脑根本无法大规模处理的模式。
预测性维护：在设备损坏前进行修复
让我们谈谈您最昂贵的噩梦：计划外停机。当关键机器停止运转时，您损失的不仅仅是维修费。它还让您付出劳动力闲置、交货延迟、声誉受损以及下游工作流程中断的代价。
传统的解决方案是预防性维护。您会在每个季度关闭一台完好的机器，以更换可能正在磨损的零件。这既昂贵又浪费，具有讽刺意味的是，拆卸机器往往还会引入新的故障。
人工智能驱动的预测性维护则截然不同。通过在您的设备上安装廉价的物联网（IoT）传感器——测量振动、温度、声频和功耗——您可以为人工智能提供机器“健康状况”的连续数据流。
机器学习模型会学习一台运转良好的数控机床（CNC）精确的基线嗡嗡声。随着时间的推移，它会在主轴轴承实际断裂的几周前，学会识别发生故障时的声音。
您不再会在周二下午遭遇灾难性的故障，而是在周五早上收到警报：“在4号车床上检测到振动异常。14天内主轴发生故障的概率为87%。建议在本周末非工作时间更换零件。”
您可以在成本低廉、方便且可控的时候进行维修。单凭这一点就可以大幅降低维护成本，并几乎完全消除突发故障。如果您想了解这方面更广泛的财务影响，我强烈建议您查看我们的制造业成本节约综合指南。
供应链同步：终结猜测
如果说过去几年教会了我们什么，那就是“准时制（Just-In-Time）”制造在一切顺利时非常完美，直到一艘船被困在运河中，或者某种特定微芯片突然面临短缺。
今天，使用静态电子表格来管理制造供应链，就像试图用一张十年前绘制的地图在一个不断扩张的城市中导航一样。
人工智能不仅能追踪您的材料在哪里；它还能预测它们实际到达的时间，并相应地调整您的整个生产计划。
想象一下这样一个人工智能系统，它了解您的交货期，监控有关港口罢工的全球新闻，追踪可能导致货船延误的天气模式，并即时计算出这对您库存的影响。如果人工智能检测到某种关键原材料将延迟四天到达，它不仅仅是标记出延迟。它还能自主地：
- 分析您当前的缓冲库存。
- 建议将生产路线重新定向到使用现有材料的另一条产品线上。
- 自动起草向当地替代供应商采购的订单以弥补缺口。
它消除了采购过程中的恐慌。您的供应链经理无需再整天忙于“救火”和疯狂地打电话，而是可以审阅人工智能生成的应急计划。您可以在我们的供应链管理分析中深入了解这种重构是如何运作的。
能源优化：停止在工厂车间“烧钱”
制造业是极其能源密集型的行业。但这些能源中有多少实际上转化为产品，又有多少仅仅是在后台被浪费掉了？
大多数工厂的暖通空调（HVAC）、照明和重型机械都是按照死板的计划运行的。人工智能则将能源消耗视为一个实时优化难题。
人工智能能源管理系统会综合考虑您的生产计划、室外天气（影响室内的冷暖需求）以及当地电网价格的实时波动。
它可能会发现，将工业烤箱提前45分钟预热可以利用非高峰电价，从而每月为您节省数千费用。它可以根据当前运行机器的热输出动态调整工厂车间的气候控制。它还能识别出哪些机器处于空转状态却在消耗大量的“吸血鬼”电能，并将其自动关闭。
这些都是微调——这里省下几分之一便士，那里省下一千瓦——但如果每天24小时在一个庞大的设施中应用，对您利润底线的影响是惊人的。每一项支出都需要物有所值，而管理不善的能源消耗是您再也无法忽视的历史成本。如需更全面地了解如何处理这些公用事业费用，请参阅我们关于削减企业能源成本的见解。
第一步：您究竟应该从何处开始？
我看到企业主在应用人工智能时常犯的最大错误就是“试图煮沸整个海洋”（好高骛远）。他们希望在下个季度就能拥有一个完全自主的智能工厂。这通常会导致高昂的咨询费用，而实际改变却为零。
作为一名人工智能转型代理，我的建议是什么？从小处着手，但要立即开始。
1. 找出您最大的单一瓶颈。 是某台总是发生故障的具体机器？是某个长期迟交的特定供应商？还是您的能源账单正在吞噬您的利润率？
2. 隔离数据。 如果是机器的问题，您今天能在上面安装一个$200的振动传感器吗？您不需要一个覆盖全厂的系统；您只需要来自您最头疼问题的数据。
3. 开展为期30天的人工智能试点。 将这些特定数据输入预测性人工智能工具中。让它与您当前的人工流程并行运行。让人工智能证明其价值。当它正确预测出故障或发现效率差距时，您将获得所需的内部支持，从而将其扩展到车间的其他部分。
制造业中的人工智能不再是科幻小说，也不再局限于价值数十亿美元的全球企业集团。工具唾手可得，传感器价格低廉，而且投资回报率（ROI）立竿见影。
您必须问自己的唯一问题是：您的竞争对手已经在通过编程消除低效，而您还愿意为这种低效付出多久的代价？