如今，数字化转型已成为企业生存的基石。从自动化工厂到人工智能（AI）质量控制，数字化转型的主要目标是通过技术打造竞争优势，从而增强客户体验并降低运营成本。
制造业利用大数据分析、AI和机器人等技术，走在了数字化转型的前沿。据麦肯锡的相关调查显示，数字化转型为制造企业带来了很多好处，包括机器停机时间可减少30%至50%，与质量相关的成本可降低10%至20%等等。
在本文中，我们将探讨五个行业如何在制造业中使用 AI，以及制造业领导者需要了解的行业未来发展方向。
汽车工业
汽车制造需要精确度和准确性，而AI可以帮助提高这一点。例如，福特公司采用协作式机器人进行焊接、涂胶和质量控制任务。它使用六台协作式机器人在 35 秒内打磨汽车的整个车身表面。同样，宝马公司的斯帕坦堡工厂生产了美国宝马汽车的60%，它使用AI管理的机器人，每年节省100万美元，并重新分配工人。
预计到 2027 年，汽车 AI 市场规模将达到70亿美元，使其成为在制造业中采用AI的领先行业之一。
电子行业
由于其复杂的组件，电子制造也需要高精度，而AI技术在最大限度地减少生产错误、改进产品设计和加快上市时间方面至关重要。
例如，三星的韩国工厂使用自动引导车 （AGV）、机器人和机械臂来完成 Galaxy S23 和 Z Flip 5 等手机的组装、材料运输和质量检查等任务。这些工具可以帮助公司保持高质量标准，包括对 30,000 到 50,000 个组件的检查。
英伟达正在使用AI来优化硅基板上复杂晶体管配置的布局，这不仅节省了时间，而且可以更好地控制价格和速度。它在短短三个小时内优化了具有 270 万个单元和 320 个宏的设计，证明了其效率。面对广阔的市场和持续的AI创新，加强AI的应用正成为电子制造企业的当务之急。
航空航天和国防工业
由AI驱动的制造通过生产精密组件、提高性能和系统安全性，增强了产品的安全性和可靠性。2022年航空业AI市场价值达6.864 亿美元，预计将以超过20%的复合年增长率增长。
空客公司利用 Neural Concept 的技术，使用机器学习将飞机空气动力学预测时间从1小时缩短到 30 毫秒。与传统的计算机辅助工程方法相比，这种生产率的提升可使设计团队在相同的时间内多探索 10,000 种变化。
同样，劳斯莱斯公司与IFS合作，通过Blue Data Thread战略将AI应用于航空制造领域。这种方法利用数字双胞胎和AI进行预测性维护，使首次拆卸发动机前的时间延长了48%。
食品和饮料行业
食品和饮料生产需要严格的质量保证，特别是在快速消费品（FMCG）行业，因为它具有“高速”的特性。设备故障和有缺陷的产品可能会阻碍这一目标的实现；然而，集成人工智能可以提高效率、成本效益以及产品质量和安全。
专门从事预测性维护技术的初创公司特别受欢迎。以Augury公司为例。他们通过预测性维护系统帮助百事公司旗下的Frito-Lay公司每年提高 4000 小时的生产能力，减少了Frito-Lay公司四家工厂的计划外停机时间和成本。
医药行业
开发一种药物通常需要十年时间，再加上两年的时间才能进入市场。不幸的是，90%的药物在临床试验阶段失败，导致时间重新归零。AI可以加速药物开发并加强质量控制。
例如，辉瑞公司使用IBM的超级计算和AI，在4个月内设计了Covid-19药物Paxlovid，将时间缩短了80%至90%。
以下是AI可以缓解药物研发挑战的三个领域：
1. 蛋白质结构预测：像 AlphaFold2 这样的AI系统已经改变了蛋白质结构预测，使研究人员能够准确理解复杂分子的蓝图，并可能节省多年的实验室工作。
2. 功能预测：AI模型可以预测大分子的功能，并了解蛋白质如何与其靶标结合以及抗体的运动，从而促进治疗反应的发展。
3. 新疗法设计：AI算法利用大量数据来设计蛋白质、抗体和 mRNA 结构，用于治疗癌症等疾病。例如，Genesis Therapeutics 公司利用AI设计和预测新药的有效性、特异性和潜在副作用。
AI在药物开发中的应用可产生 50 种新药，在十年内带来500亿美元的销售额。超过80家公司正在推进AI驱动的药物开发，吸引了制药巨头的投资。
未来之路
Augury最近对500家公司进行的一项调查显示，63%的公司计划增加制造业的AI支出。这与AI在制造业中的市场预测相吻合，根据MarketsandMarkets的预测，到2028年，AI在制造业中的市场规模将达到208亿美元。
AI集成所带来的效率提升可转化为成本和时间的节约，从而将资源转向更关键的任务和机遇。
制造业中的AI依赖于三大支柱：问题、人员和流程。以下5个步骤有助于确保您的AI部署顺利实施：
1. 确定问题：识别导致成本增加的不准确之处。刚接触AI的公司应该将问题分解为SMART目标，并评估AI在长期成本节约方面的潜力。
2. 处理资源和数据：组建一支由技术和业务专家组成的多元化团队。评估内部能力并考虑外包或招聘。验证数据是否足够，清理和结构化数据，并确定存储解决方案。
3. 评估数据质量：数据是否是现代的、可访问且充分的？根据需要进行修改。
4. AI模型注意事项：决定构建、购买现成或采用混合方法。
5. 微调和部署：讨论模型的细化、部署和可扩展性。
最后，请务必在每个步骤中遵守道德准则和框架，因为严格检查偏见并制定防范措施至关重要。
