根据最近埃森哲人工智能研究报告到2035年，公司利润将平均增长38%，这在很大程度上要归功于人工智能在金融、IT和制造业应用中的更先进应用。但是在人工智能实现的早期阶段，还不清楚如何在许多可能的用例中部署它。正在评估风险/奖励方案，许多组织不确定如何和何时进入人工智能池。

人工智能(AI)在智能制造中的影响正在迅速增长，根据ARC咨询小组的说法，人工智能适用于任何感知其环境并采取行动使其成功机会最大化的设备。这包括广泛的技术，如传统的逻辑和基于规则的系统，使计算机能够以至少在表面上类似于思考的方式解决问题。

人工智能在智能制造中的应用

人工智能的好处可以包括性能提高、成本控制、流程优化、缩短产品开发周期和提高效率。人工智能的增值还包括24x7可用性和机器通过经验学习的能力。此外，输入成本可能非常低(取决于应用程序的复杂性)，而且由于回报周期很短，节省的费用也可能很高。在这方面，区分可能需要云计算的学习阶段和计算方面要求低得多的操作阶段是值得的。

人工智能还改变了机器操作员的工作方式，并有助于掌握熟练工人的知识，使他们能够在退休后获得知识。进入工业劳动大军的新一代工人将开始摒弃过时的工艺工具，并将人工智能作为工作丰富的来源，特别是通过机器人过程自动化来实现重复的人类行动。

实际上，人工智能将为人类和机器提供一种新的方式来共同工作，了解预测倾向，并解决复杂的问题。例如，今天管理一个需要严格控制温度、压力和液体流动的过程的挑战相当复杂，而且容易出错。为了取得一个成功的结果，许多变量都需要被考虑进去；事实上，太多的变量使得人类的大脑无法自行解决问题。现在，在人工智能支持运营决策的情况下，安全、安保、效率、生产率甚至盈利能力等关键因素可以得到优化。另一个例子是人工智能如何帮助人类进行质量检查，为他们提供视觉分析和声音分析。

对于工业环境，两个早期的人工智能应用程序

在离散制造和过程制造的范围内，资产维护是新兴的工业过程之一，是人工智能应用的早期领域。更具体地说，各组织开始将“预测”维护的概念融入到“预防性”和“中断/修复”维护的传统方法中。ARE咨询小组对预测维护的定义包括应用基于条件的监测技术来收集和分析资产数据，以便更好地了解资产性能，并在即将发生的问题可能对工厂绩效、可用性或安全性产生负面影响之前进行适当的维护。

一个常见的例子涉及到与电机连接的变速驱动器(VSD)。VSD内部的智能收集有关电机运行中任何异常行为的数据，然后在发生故障之前标记电机以供修理或更换。因此，与其等待预定的“预防性”维修的发生，现在可以在条件的基础上管理维修，这既降低了成本，又增加了收益，因为资产只有在实际需要更换时才被更换，而且避免了任何未预料到的停机时间。同样，机器学习边缘执行可以帮助早期识别发电涡轮叶片损坏、泵给水阀问题、厂用电机联轴器接近故障和轴承密封差压问题。

人工智能应用的第二个领域是利用现有系统和新技术的结合来控制工厂运营的盈利能力。当利润控制原则叠加到过程控制中时，就会产生一种盈利效率的策略。实时会计(Rta)利用来自流程的基于传感器的数据和财务数据来计算整个工业过程的成本和利润点，是允许运营商获取盈利数据的驱动因素。因此，算法现在可以帮助运营商从安全和盈利的角度做出最佳决策。

不管应用程序如何，在娱乐人工智能时，行业利益相关者首先应该关注他们选择解决的主要业务问题。一旦分析了问题，技术提供商就可以帮助确定AI工具是否能够提供能够解决问题的解决方案。

来源：快资讯