随着新型软、硬件产品不断涌入市场，制造商必须将效率与适应性置于首位才能保持竞争力。幸运的是，AI驱动的技术进步正助其保持灵活的应变能力。
本文图片来源：IBM
制造业长期以来一直是开拓者，无论是开发新技术，还是为现有工具与流程寻找创新性应用。自第一次工业革命以来，创新就一直是该行业的座右铭。随着第四次工业革命的到来（以数据与AI驱动的自动化为标志），制造商面临着新的挑战。
虽然一些企业在战略性地、有效地整合生成式AI方面仍步履维艰，但那些先建立起强健数据战略的制造商已持续收获积极成果。具体而言，率先把技术应用于AI驱动的维护流程、智能资产监控与库存管理的企业，正显著提升“化数据为洞察”的能力。
AI驱动的维护为何至关重要
自动化对制造业而言并非新概念。从织布机这类工具开始，数千年来各类技术一直在提升生产效率。如今，AI驱动的自动化工具正将生产效率推向新高度。
其中一个典型案例，便是生成式AI如何简化故障代码识别流程，从而高效处理工单。过去，当资产出现问题时，维护经理往往需要手动确定对应的故障代码，才能调配合适的工具解决问题。
而现在，制造商可借助创新软件，该软件能自动推荐潜在故障代码，并附带预测置信度评分 —— 这一评分可帮助员工了解 AI 模型对该推荐的置信程度。例如，该工具可能会以 75% 的置信度提示，机器问题源于意外振动。维护经理可根据自身专业经验，确认并选择该代码，或否决该推荐。这能为用户节省大量排查潜在问题的时间，让他们快速调配合适的技术人员进行维修。不仅如此，同一工单还可用于进一步训练 AI 模型，助力其在未来得出置信度更高的结论。
展望未来，这类技术有望进一步发展，除故障代码外，还能提供更多数据建议。借助生成式AI，软件将持续帮助企业提升数据质量、加快数据录入速度，并助力企业更快获取洞见。
▲随着制造业迈入工业4.0，数据记录与分析的方式正从手动转向自动化。
新技术创新让资产监控更智能
近期，还有一项过程被技术创新彻底改变了，那就是制造商维护其厂房及设备的方式。在几十年前，人员需要实地观察并记录机器性能指标。如今，借助物联网（IoT）与高级分析技术驱动的工具，员工可以轻松、全面的掌握资产性能，将其与定制的关键绩效指标（KPI）对比，并深度开展根本原因分析以解决任何偏差。
这在实际应用中是怎样的？IBM与Sund & Baelt公司的合作案例便是很好的说明。该公司拥有并运营全球最大的桥梁之一，包括Great Belt,——一座11英里长的桥梁与隧道组合，也是丹麦历史上规模最大的建设项目。
鉴于该资产的庞大体量，公司过去常需派登山队员攀爬桥体侧面拍摄照片，再进行人工检查，这种方式不仅耗时，长期来看也难以持续。为实现检查流程的现代化，该公司与 IBM 合作，采用了基于AI的视觉检查解决方案。该方案通过无人机拍摄的照片收集数据，无需人工检查即可监控桥梁状态。得益于这些简化的检查过程，Sund & Baelt公司能更快的确定所需的维护工作，据估计可以将Great Belt桥的使用寿命延长100年。
▲IBM Maximo工单智能系统通过生成式AI来推荐可能的故障代码，并为每个选项提供描述与置信度等级。
AI如何革新库存管理
要实现运营变革，制造商还需关注库存管理。客户需求的快速变化，往往难以在工厂乃至全球范围内的生产线上及时体现。
真正拥抱智能制造的企业，需要嵌入能够构建灵活供应链的技术。对于快节奏行业中的制造商而言，基于云的智能库存平台十分有用——它们能优化库存决策、支持近实时的调整生产目标，从而帮助重新平衡库存、创建全面可审计的变更记录，并在生产变更前通过“假设情景”进行仿真。持续利用此类技术将为制造商提供所需工具，助力其拥抱下一轮工业革命。
制造业面临的挑战与AI的未来
由于制造商正在寻求克服数据挑战的新方法，显然，那些利用技术强化数据能力的制造商将走在前列。制造商需警惕不完整、有偏差或存在其他问题的数据，这类数据会干扰决策过程。不仅如此，若 AI 建立在低质量数据基础上，其输出结果质量也会大打折扣 —— 最终可能同时损害企业的收入与声誉。
通过部署能够追踪和生成工单、提供对供应链的建议之类的技术，制造商可确保捕捉并分析高质量数据，进而制定有据可依的运营决策。随后，他们可利用这些经过验证的数据集，轻松训练 AI 模型，确保模型能提供更优质的建议。
工业4.0是最新的工业时代，但绝非终点。随着最新AI技术在工厂与供应链中的部署，制造商也应做好规划。能够自主处理复杂过程的AI智能体已开始崭露头角，未来的制造业还将涌现更多创新。
关键概念：
■ 随着工业4.0的到来，制造商面临对数据驱动决策的持续需求，基于AI的创新有助于企业提升灵活性。
■ 将智能资产监控、维护和库存优化实践落地，将持续提升制造业的率与适应性。
思考一下：
AI驱动的技术进步将为制造业带来哪些革新？
