本文来自中国信息化杂志。
随着ChatGpt的火爆，人工智能在各个产业中的应用也越来越被人所重视。特别是在工业领域的应用更是具有重要和深远的影响。
2023年6月15日，联合国工业发展组织宣布将于今年7月与华为公司等国际企业共同成立全球工业和制造业人工智能联盟，致力于构建共同协作、知识共享的平台，推动人工智能技术在工业与制造领域的创新和应用，促进数字经济发展。
人工智能正在改变着工业领域的传统生产和商业模式，完成数字时代的工业化重塑和再造。首先，人工智能可以提高生产效率，人工智能技术可以优化生产线、自动化工作流程和任务，提高生产效率和产能。通过智能化的机器人和自动化系统，可以实现高速、精确和连续的生产，减少人为错误和资源浪费。其次，人工智能可以助力智能制造早日实现。例如通过使用感知、学习和决策能力，人工智能技术可以实现实时的设备监测、自适应的生产调整和预测性维护，提高生产的稳定性和可靠性。同时，人工智能还可以通过实时监测和分析数据来检测潜在的故障和问题，并进行预测性维护。这有助于降低设备故障率和维修成本，提高生产设备的可靠性和可用性。对于工业领域积累的大量数据来说，人工智能技术可以对这些数据进行深度学习和分析，提取有价值的信息和模式。通过数据驱动的决策和优化，可以改善生产过程、降低能耗、提高产品质量，甚至可以提供精确的市场预测和需求预测。最后，人工智能还可以帮助实现资源的有效利用和环境的可持续性发展。通过优化能源消耗、减少废物和排放，人工智能技术可以提高工业生产的环境友好性，并为企业在节约成本和符合可持续发展目标方面持续做出贡献。
总之，人工智能在工业领域的应用可以改变传统的生产方式和商业模式，提高效率、降低成本，并带来创新的商机和竞争优势。其重要性和影响力正逐渐被工业领域广泛认可和采纳，被视为推动工业转型和升级的重要驱动力。
下面我们来看看人工智能在工业领域的具体应用。
生产制造智能化持续深化
在智能生产和自动化方面，人工智能可以用于自动化生产线、机器人控制和智能物流管理。通过机器学习和视觉识别技术，可以实现产品的自动装配和包装。人工智能技术可以通过图像处理和模式识别来检测产品的缺陷和质量问题。通过自动化的视觉检测系统，可以实时监测产品质量，减少人为错误和产品缺陷。例如早在2019年，小罐茶与IBM合作开发了AI挑茶机器人，通过认知视觉检测技术智能化识别茶叶中的各类杂质，并自动完成包括上茶、输送、拍照、分析、挑拣、复检、收集等在内的全程序。
在供应链优化方面，人工智能可以分析大量的供应链数据，包括供应商信息、需求预测和运输情况，用于优化物流计划和库存管理。有助于减少库存成本、提高交付效率，并降低供应链风险。
在实时故障诊断方面，人工智能可以通过对设备传感器数据进行实时监测和分析，快速识别和诊断设备状态。有助于提高设备的可靠性和可用性，减少生产中断。如今，实时控制机器人技术已被广泛应用于工业生产领域当中。例如在汽车生产过程中，机器人可以通过实时控制技术实现对车身焊接、涂装等多项生产过程的自动化控制，提高生产效率和质量稳定性。在电子产业中，实时控制机器人技术也可以实现对半导体制造等高精度制造过程的精密控制，进一步提升了电子行业的生产效率和质量水平。
此外，在工艺优化和设计方面，人工智能可以分析产品和工艺数据，提供优化建议和改进方案。通过模拟和优化算法，可以改善产品设计和制造工艺，提高产品性能和生产效率。
相信随着技术的不断发展和创新，人工智能在制造业中的应用还将继续扩展和深化。
能源管理助力可持续发展
除了持续改进生产制造环节，人工智能在能源和环保领域也可以为工业企业提供助力。
工业领域可以说是能源消耗和碳排放的大户，在能源管理和环境监测方面人工智能可以为工业领域节能降碳起到重大助力。人工智能可以通过分析工业生产的能源数据和环境参数，提供能源消耗的实时监控和预测。在此基础上优化工业生产的能源运行和调度，可以实现能源的高效利用和节约，减少能源浪费和碳排放。
同时，人工智能可以分析环境传感器数据，实现对大气、水质和土壤等环境参数的监测和预警。通过实时监测和预测工业生产的污染情况，可以及时采取措施进行治理。人工智能还可以用于智能交通系统和物流管理中，实现交通流量优化、路径规划和货物配送的智能化。通过减少交通拥堵和优化物流运输，可以降低能源消耗和环境影响。
挑战与机遇并存
值得注意的是，人工智能为工业领域的应用带来了许多机遇，但同时也面临一些挑战。挑战主要有四方面因素。在数据质量和可用性方面，工业领域的数据通常规模庞大、复杂多样，涉及多个系统和设备。确保数据的质量和可用性不仅是一个重大挑战，更需要解决数据清洗、集成和标注等问题。在隐私和安全方面，工业数据往往包含敏感信息，如生产流程、设备状态等。在工业数据的利用过程中，要注重保护数据的隐私和安全，防止数据泄露和恶意攻击。在技术成熟度和可行性方面，尽管人工智能技术发展迅速，但在某些领域仍存在技术成熟度和可行性方面的挑战。需要克服算法设计、模型训练和部署等技术难题，确保人工智能在工业环境中的可靠性和稳定性。最后，在人工智能的人才方面还存在挑战。由于工业领域对具备人工智能技术和工业知识的复合型人才需求巨大。培养和吸引合适的复合型人才，并不断提高他们的技能和专业知识，是决定人工智能工业领域发展速度的重要因素。
在挑战的同时无疑也存在着机遇。在后疫情时代，降本增效是最吸引企业的要素之一，人工智能可以通过提升生产效率和产品质量帮助企业提升竞争力。人工智能还可以通过自动化、预测性维护和质量控制等方式提高生产效率和产品质量。并进一步通过优化生产流程和减少故障率，降低企业生产成本。商业竞争越来越激烈，企业在战略决策上一步也不敢走错。而人工智能可以处理和分析大规模的工业数据，通过智能化决策支持系统，为企业决策提供更准确的信息和洞察力。并且随着人们对可持续发展和环境保护的进一步重视，人工智能在这个领域可以持续发挥作用。例如可以帮助工业领域实现能源的高效利用、减少碳排放和资源浪费，并通过优化能源管理和环境监测，推动可持续发展。在自动化方面，人工智能技术可以赋予机器自主学习和决策能力，实现机器的自主化和协作性。这将促进工业自动化和机器人化的发展，提高生产效率和工作安全性。
最重要的是，人工智能还可以为工业领域带来新的商业模式和机会。通过结合人工智能技术和工业知识，可以推动工业企业创新和业务转型，开拓新的市场并增加收益。
综上所述，人工智能在工业领域的挑战和机遇相互交织，需要持续的技术创新和合作共享才能充分发挥其潜力，推动工业领域的转型和发展。
