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334 随（suí）着信息科技时代的光速发展，科学（xué）技术正（zhèng）在不断推进更新，互（hù）联（lián）网正在以（yǐ）它独特的方式引领全国乃至全球的（de）进步。从技术上而言：凭借着（zhe）计算（suàn）机运行处（chù）理速（sù）度的大（dà）幅（fú）提升，以及云计算、大数据、物联网（wǎng）等技术（shù）的飞速发展，人（rén）工智能的应用成本也在大幅度降低。从需求上而（ér）言：市场（chǎng）经济的发展、广大消费者对别具一（yī）格的个性化定制和对产（chǎn）品的品质消费需求也在（zài）不断提升，因此就极大程度增加了制造业的（de）繁（fán）杂性和要求（qiú）改革创新的迫切性，包括（kuò）生产的组织形（xíng）式、质量（liàng）检验环（huán）节（jiē）、智（zhì）能（néng）仓储等环（huán）节（jiē）。面（miàn）对越来（lái）越（yuè）复杂的系统和人类学习应对（duì）能力的有限性，接纳人工智（zhì）能就变成了社会（huì）发展、经济增长、人类（lèi）演（yǎn）化（huà）的必（bì）然（rán），更是为了满足人们高质量（liàng）生活的需求。
人（rén）工智能技术是怎样替代（dài）人脑（nǎo），甚至超越人脑实现制造价值提升？
“物理世（shì）界”和（hé）“数字（zì）世界”的（de）碰撞催生了制造（zào）业（yè）的巨大转变！传统制（zhì）造（zào）业单一（yī）的（de）生产模式以及人员思维（wéi）方式（shì）和（hé）认识方面的局限性，导致系统中（zhōng）很多更加有益的价值并未被（bèi）完全挖掘出来，但以人工智能为（wéi）代表的（de）新技术能（néng）为（wéi）传统制（zhì）造业带来巨大的改变，能（néng）摆脱人类（lèi）认知的（de）局限（xiàn）性，提升制造效率，通过数据科学（xué）和数据分析来为（wéi）决策支持和资源（yuán）优（yōu）化（huà）提供可量化依据。
人（rén）工智能在不同的生产环节，包括管理维护（hù）、质量（liàng）检验（yàn）、智能仓储三（sān）个（gè）方面的运用（yòng）。
1.人工智能对产线设备管（guǎn）理维护
1.1生（shēng）产（chǎn）线管理维护（hù）
工厂运维方面：如果某一条（tiáo）生产线（xiàn）在生产（chǎn）过程中（zhōng）突然发出故（gù）障警示（shì），该设备能进行自我诊断，找到出现问题的地方和分析出产生（shēng）该故（gù）障的（de）原因，凭借历史维（wéi）护记录和维护准（zhǔn）则（zé）来告知（zhī）我们应该如何（hé）解决该设（shè）备故障，甚（shèn）至能够让机（jī）器实现自我诊（zhěn）断（duàn）、自我解决、自我恢复。
预测性维护方面：试想（xiǎng）一下假如工业生产线或生产设备在生产（chǎn）过程中突然（rán）出（chū）现故（gù）障（zhàng），可想而知造成的（de）损失是无法（fǎ）估量的。如果能充分利（lì）用大数据建模（mó）和神经（jīng）网络等先（xiān）进科技算法进行提前预判，就能让机器设备在出现故障之前就能（néng）分析（xī）出或者感知到可能（néng）会（huì）出现的一（yī）系列问（wèn）题。
1.2产线设备参数优化
生产产线（xiàn）工位有少有多，可（kě）能会有几十个甚（shèn）至上百（bǎi）个，其中涉及到的产线设（shè）备、生产材料、员工等都非常繁（fán）多。通过（guò）基于生产线的（de）大量数（shù）据分析和智能计算（suàn）能够核算出每个工（gōng）位最（zuì）佳的人员配（pèi）比（bǐ），使生产线平衡率尽可能提（tí）高。减少物质能源、时（shí）间和资金的占用浪（làng）费（fèi），尽（jìn）可能（néng）降低生产成本和（hé）员工的（de）疲劳度，减（jiǎn）少设备损坏和员工工伤的概率，从而优化生产工艺，改善（shàn）产品（pǐn）品质。提高生产效（xiào）率，节约生（shēng）产成本则（zé）是提高企业效益的（de）最（zuì）佳选择！
现如今很多工（gōng）厂都还是（shì）在利用传统的人工质量检测来对产品进行质量评估，质检员每天需要花十多（duō）个小时的（de）时间去判（pàn）断（duàn）产品质量是（shì）否（fǒu）合（hé）格。但长（zhǎng）时间下来肉眼（yǎn）确（què）实难以承受，视觉（jiào）疲劳的情况下（xià）也很容易造成工作上（shàng）的失误。
2.人工智能在质量检验方面的优势
人工质检存在这么多弊端，那为什么之前没采取技术手段（duàn）来帮助解（jiě）决质检问题（tí）呢？
最主要的原（yuán）因（yīn）就是（shì）在于传统的视觉检验设备大概有百（bǎi）分之（zhī）三（sān）十（shí）左右的误（wù）判率（lǜ），而人工智能最重要（yào）的一（yī）个能力就是学习能力（lì），例如同样一个划（huá）痕，它可能（néng）会和传统（tǒng）的系统（tǒng）一（yī）样第一次都会出现错误，但通过深度学习后人工智能可以在第二次第三（sān）次杜（dù）绝此类错误的（de）出现。通过利用深（shēn）度学习和（hé）神（shén）经网络，就能（néng）够（gòu）让电（diàn）脑（nǎo）快（kuài）速学（xué）习做自动（dòng）检测工作。
3.人工智能在智能仓储方面（miàn）的运用
在智能仓（cāng）储中，随着（zhe）新技术的不断（duàn）引入，体力劳动者是（shì）第一个要面（miàn）临被替代的风险，因为人（rén）工智能所创造的动力（lì）机制能够在全（quán）天24小时的情（qíng）况下来完（wán）成相（xiàng）应的工作任务（wù），并且能够（gòu）保证工作（zuò）的精准性（xìng），降低了员工在处理重型机械时给自己或他人造成事故的风险。其（qí）中仅仓储机器（qì）人（rén）便已（yǐ）在（zài）全球部署了10万台。
在仓储环节，对于企业仓库（kù）选址的优化问题，人工（gōng）智能技术能够根据现实环境（jìng）的种种约（yuē）束条（tiáo）件，如顾客、供应商和生产商的地理位置、运输经济性（xìng）、劳动力可获得性、建筑成本、税收制度等，进行（háng）充分的优化与学习（xí），从而给出接近最优解决方（fāng）案的选址模式。人工智（zhì）能能够减少人为（wéi）因素的干预，使选址（zhǐ）更（gèng）为精准，降低企业成本，提高企业的利润。
在库存管理方面，人（rén）工智能在降低消费者等待时间的同（tóng）时使得（dé）物流（liú）相关功能（néng）分（fèn）离开来，令物流运作更为有效。人工智能技术最广为人（rén）知（zhī）的一个应（yīng）用（yòng）就是通过分（fèn）析大量历史数据，建（jiàn）立相（xiàng）关模型对以往（wǎng）的数据进行解（jiě）释并预测（cè）未来的数（shù）据。库存管理的方法（fǎ）是人（rén）工智能技术（shù）应用（yòng）较早的领（lǐng）域之一，通过分析历史消（xiāo）费（fèi）数（shù）据，动态调整库存水平，保持企业存货的有（yǒu）序（xù）流通，提升消（xiāo）费（fèi）者满意度（dù）的同（tóng）时，不增加企业盲目生产的成本（běn）浪费，使得企业（yè）始终能够（gòu）提供高质量（liàng）的生产（chǎn）服（fú）务。员工通过智能眼镜扫描仓（cāng）库（kù）中的条码图形以加快采集（jí）速度和（hé）减少错误。统计数据表（biǎo）明（míng），AR为（wéi）物流提供的增值，在采集数据过程中效率提高了25%。
对于（yú）运输路径的规划，智能机器（qì）人的投（tóu）递分拣、智（zhì）能（néng）快（kuài）递柜的广泛（fàn）使用（yòng）都大大提高了（le）物流系统的效率。随着无人驾驶等技（jì）术的成熟，未来（lái）的运输将更加快捷和高效，通（tōng）过实时（shí）跟踪交通信息，以及调整运输（shū）路径，物流配送的时（shí）间精度将（jiāng）逐步（bù）提高。而无人监（jiān）控（kòng）的智能投递系统（tǒng）也将（jiāng）大大减少包装（zhuāng）物的使（shǐ）用，更加环（huán）保。
云计算、大数据、物联网、智能终端等互联网基础设施（shī）的投入，帮助企业直接接（jiē）入互联网，可以促（cù）进信息（xī）的广（guǎng）泛（fàn）流动，实现更广范围的信息分享和使用，从而降低信息处（chù）理成本。
