许多企业的首要任务并非用AI取代人类工人，而是以增强人类能力的方式来利用AI，使我们能够更安全、更高效地工作。
如今，工厂中AI技术的概念远远超出了自20世纪60年代以来一直是“工业特征”的充满机器人的工作场所，涉及智能互联的制造工厂，其中人与机器协同工作，数据和分析可以在流程的每个阶段实现更好的预测和决策。那么，让我们来看看2023年AI在制造业中最有趣的用例：
协作机器人
几十年来，机器人一直被用于自动化工厂和制造工厂的手工任务，但协作机器人是一个相对较新的发展。它们的不同之处在于，它们被设计成以一种安全的方式与人类一起工作，同时用自己的能力增强我们的能力。
与传统工业机器人相比，协作机器人的一大优势是操作成本更低，因为它们不需要自己的专用空间来运行。这意味着它们可以安全地在常规工厂工作，而不需要保护笼子或与人类隔离。它们可以挑选部件，进行制造操作，如旋紧，打磨和抛光，并操作传统的制造机械，如注塑和冲压。它们还可以使用计算机视觉摄像头进行质量控制检查。
协作机器人被宝马和福特等汽车制造商广泛使用，它们执行的任务包括粘合和焊接、给凸轮轴上润滑油、向发动机注入机油，以及执行质量控制检查。
包括宝洁在内的消费品制造商也使用协作机器人来简化制造流程，在完成组装和包装产品等任务的同时，保持所需的高卫生标准。
增材制造中的AI
增材制造通常被称为3D打印，使用增材制造这个术语是因为它包括产品和物体逐层构建的任何制造过程。这与传统的减材制造工艺不同，减材制造工艺是通过切割一块材料来制造产品或部件。
AI通过优化材料的分配和应用方式，以及优化复杂产品的设计，在增材制造中发挥着重要作用。它还可以用于实时发现和纠正3D打印技术造成的错误。
增材制造设备制造商Markforged开发了一种名为Blacksmith的工具，该工具使用AI将产品设计与实际成品进行比较，并对制造过程进行自动化微调，以使它们更加接近。
这样的技术将有利于鞋类巨头阿迪达斯和锐步等制造商，它们目前正在使用3D打印技术制造复杂的晶格结构，以生产更舒适、性能更强的跑鞋。
生成式设计
生成式设计有点像我们在ChatGPT或Dall-E等技术中看到的生成式AI，只不过我们不是让它创建文本或图像，而是让它设计产品。
设计师只需输入一些参数，比如应该使用什么材料，期望产品的尺寸和重量，将使用什么制造方法，以及应该花费多少钱，生成设计算法就会绘制出蓝图和说明。
制造业的设计工程师可以使用这种方法为他们想要创建的新产品创建广泛的设计选项，然后挑选最好的产品投入生产。通过这种方式，它加速了产品开发过程，同时使设计创新成为可能。
由于可以创建的形状和结构的复杂性，生成式设计在概念化新的增材制造工艺(如3D打印)可以做什么时特别强大。
它被用于制造比现有组件更便宜、更轻、更坚固的新型组件，提高了从汽车、飞机到预制房屋和结构的许多产品的整体质量。
预见性维护
制造商使用AI来分析工厂车间传感器和机器的数据，以了解故障以及故障可能发生的方式和时间。这意味着他们可以确保维修所需的资源和备件准备就绪，以确保快速修复。这也意味着他们可以更准确地预测在特定过程或操作中预期的停机时间，并在他们的调度和后勤计划中考虑到这一点。来自振动、热成像、运行效率以及机械油和液体分析的数据都可以通过机器学习算法进行处理，从而获得对制造机械健康状况的重要见解。
在实践中，这方面的一些例子包括百事可乐和高露洁，这两家公司都使用AI初创公司August设计的技术，在制造机械出现故障之前检测出问题。
熄灯工厂
熄灯工厂是一种智能工厂，能够在没有任何人工的情况下完全自主运行。虽然主要是理论上的，但已经有一些例子存在了——比如日本机器人制造商发那科(FANUC)自2001年以来运营的无人工厂，该工厂能够在没有人类监督的情况下运行长达30天。
电子产品制造商飞利浦在荷兰也有一家生产电动剃须刀的工厂，在任何时候都需要9名员工在现场工作。随着时间的推移，技术变得越来越高效和廉价，我们可以期待其他公司也在努力采用这一趋势。使用纯机器人劳动力意味着工厂可以24/7全天候运行，无需人工干预，在产量和效率方面可能会带来巨大的好处。当然，需要解决的问题是，将人类从制造业劳动力中剔除将对更广泛的社会产生什么影响。
