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332 随着信息科技时代（dài）的光速发展，科（kē）学技术正在（zài）不（bú）断推（tuī）进更新，互联网正在以（yǐ）它独（dú）特的方（fāng）式（shì）引领全国乃至全球的（de）进步。从（cóng）技术（shù）上而言（yán）：凭（píng）借着计算机运行处理速度的大幅（fú）提升，以及云计算、大数据、物联网等技（jì）术的（de）飞速发展，人工（gōng）智能的应用（yòng）成（chéng）本也在大幅度降低。从需求上而言：市场（chǎng）经（jīng）济的发展、广大消（xiāo）费者对（duì）别具（jù）一格（gé）的个性化定制和对产（chǎn）品的品质消（xiāo）费需求也在不断（duàn）提升，因此（cǐ）就极（jí）大程（chéng）度（dù）增加了制造业的繁杂性和要求改革创新的迫（pò）切性，包括生产（chǎn）的组（zǔ）织形（xíng）式、质量检验环节、智能仓储（chǔ）等环节。面对越来越（yuè）复杂的系统和人类学习应对（duì）能力的有限性（xìng），接纳人工智能（néng）就变成了社会发展、经济增长、人类演化（huà）的必然，更（gèng）是为了满足人们高质量生活的需求（qiú）。
人工智能技术（shù）是怎（zěn）样替代（dài）人脑，甚至超越人脑实现制造价值提升？
“物理（lǐ）世界”和（hé）“数字世界”的（de）碰撞催生了制造业的巨大（dà）转变！传（chuán）统制造业单（dān）一的生产模（mó）式以（yǐ）及人员思维方式和认识方面的（de）局限性，导（dǎo）致系统中很多更加有益（yì）的价（jià）值并未被完全挖掘出来，但以人（rén）工智能为代表的（de）新技（jì）术（shù）能为传统（tǒng）制造业带来巨大的改（gǎi）变，能摆脱人类认知的局限性，提升（shēng）制造（zào）效率（lǜ），通过数据科（kē）学（xué）和（hé）数（shù）据分析来为决策支（zhī）持和资源优（yōu）化提供（gòng）可量化（huà）依据。
人工智能在不（bú）同的（de）生产环节，包括管理维（wéi）护（hù）、质量检（jiǎn）验、智能（néng）仓储三个方面的运用。
1.人工智能对产线设备管理维护（hù）
1.1生产线（xiàn）管理维护
工（gōng）厂运维方面：如果某（mǒu）一条（tiáo）生产（chǎn）线在（zài）生产过程（chéng）中突然发（fā）出故（gù）障警示，该设备（bèi）能进行（háng）自我诊断，找到出现（xiàn）问题（tí）的地（dì）方和分析（xī）出产生（shēng）该故障的原因，凭借历（lì）史（shǐ）维（wéi）护（hù）记录（lù）和维护准则来告知我们应该（gāi）如何解决该设备故障，甚至能够（gòu）让机（jī）器实现自（zì）我诊断、自我解决、自（zì）我恢复。
预测（cè）性维（wéi）护方面：试想一下（xià）假如工业生（shēng）产线或生产（chǎn）设备在生（shēng）产过（guò）程中突（tū）然（rán）出现故障，可想而（ér）知（zhī）造成（chéng）的损（sǔn）失是无（wú）法估量的。如果能充分利用（yòng）大数据建（jiàn）模和神经网络等先进科技（jì）算法进行（háng）提前预判，就能让机器设备在出现故障之前（qián）就能分析出或（huò）者感知到可能会出现的一系列问题。
1.2产线设备参（cān）数优化
生产产线工位有（yǒu）少（shǎo）有多，可能会有几十（shí）个甚至（zhì）上百个，其中涉及到的产线设备（bèi）、生产材料、员工等（děng）都非（fēi）常繁多。通过（guò）基于生产（chǎn）线的大量数据分析和智能计算能够核算出每个工（gōng）位（wèi）最佳的人（rén）员配（pèi）比，使（shǐ）生产线平衡率尽可（kě）能提高（gāo）。减少物（wù）质能源、时间和资金的占用浪费，尽可能降低生产成本和员工（gōng）的（de）疲劳度，减（jiǎn）少（shǎo）设备损坏和员工工伤的概（gài）率，从而优化生产工艺，改善产品品质（zhì）。提高生产效率，节约生产成本（běn）则是提高（gāo）企业效益的（de）最佳选择！
现如（rú）今很（hěn）多（duō）工（gōng）厂都还是在利用传统（tǒng）的人工质量检测来对产（chǎn）品进行质量评估，质检员每（měi）天需要花十多个小时的时（shí）间去判断（duàn）产品质量是（shì）否合格。但长时间下来肉（ròu）眼确实难（nán）以承受，视觉疲劳的（de）情况下也（yě）很容易造成工作上的失误。
2.人（rén）工智能在质量检验方面的优势（shì）
人工质检（jiǎn）存在（zài）这么多弊端，那为（wéi）什（shí）么（me）之前没采取技术手段来帮助解决质检（jiǎn）问（wèn）题呢？
最主要的原因（yīn）就是在于传统的视觉（jiào）检验设备大概有百（bǎi）分之三（sān）十（shí）左（zuǒ）右（yòu）的误判率，而人（rén）工智能最重要（yào）的一个能力就是学习能力，例如同样一个划痕，它可能会和（hé）传统的系统（tǒng）一（yī）样第一（yī）次（cì）都（dōu）会出现（xiàn）错误，但通（tōng）过深（shēn）度学习后人工智能可以在（zài）第二次第三次杜绝此类错误的出现。通过利用深（shēn）度学习（xí）和神经网络，就能够让（ràng）电脑快速学习做自动检测工作（zuò）。
3.人（rén）工智能（néng）在智能（néng）仓储方面的运用
在智能仓（cāng）储中（zhōng），随着新技术的不（bú）断引入（rù），体力劳动（dòng）者是第一（yī）个要面临被替代的风险（xiǎn），因为人工（gōng）智能所（suǒ）创（chuàng）造的动力机（jī）制能够在全天（tiān）24小时的情况下来完成相应的工作任务，并且能够保（bǎo）证工作的精（jīng）准性，降低了员工在处（chù）理重型机械（xiè）时给自己或他人（rén）造成事故的风险。其中仅仓（cāng）储机器（qì）人便已在全球部署了（le）10万（wàn）台。
在仓储环（huán）节，对于企业仓库选址的优化问题，人工智能技术（shù）能够根据现实环境的种种约束条件，如顾（gù）客、供（gòng）应商和生产商的地（dì）理（lǐ）位置、运输经济性、劳动力（lì）可获得（dé）性、建筑成本、税收制度（dù）等（děng），进行充分的优化与学习，从而给出接近最优解决方案（àn）的选（xuǎn）址模（mó）式。人工（gōng）智能能够减（jiǎn）少人（rén）为因素的干预，使选址更为精准，降低企业（yè）成本（běn），提高企业（yè）的利润。
在库存管理方面，人工智能在降低消（xiāo）费者等待时间的同时使得物流相关功（gōng）能分（fèn）离（lí）开来（lái），令物流（liú）运（yùn）作更为有（yǒu）效。人工智能技术最广（guǎng）为（wéi）人（rén）知（zhī）的一个应用就是（shì）通过分析大量历史数据，建立相关模型对以往的数据进行（háng）解释并预测未来的数据（jù）。库存管理的方法（fǎ）是（shì）人工智能技（jì）术应用较（jiào）早的领域之一，通过分析历史消（xiāo）费数据，动（dòng）态调整库存水平，保持（chí）企业存货的有序流通，提升消费（fèi）者满意度的同时，不增加企业盲目生产的成本浪费，使得企（qǐ）业始终能够提供高质量的（de）生产（chǎn）服务。员（yuán）工（gōng）通过智能眼（yǎn）镜扫描仓库中的条（tiáo）码图（tú）形以加快采集速度和减少错误（wù）。统（tǒng）计数据表明，AR为物流提供的增值（zhí），在采（cǎi）集数据过程中效率提高了25%。
对于运输路径（jìng）的规划，智能机（jī）器人的投（tóu）递分（fèn）拣、智能快递柜的广泛（fàn）使用都（dōu）大大提高了物流（liú）系统的效（xiào）率。随着无人驾（jià）驶等（děng）技术的成熟，未来的运输（shū）将更加快捷和高效，通过（guò）实时跟踪交通信息（xī），以及调整运输路径（jìng），物（wù）流配（pèi）送（sòng）的时（shí）间精度将逐步提高。而无人监控（kòng）的（de）智能投递系统也将（jiāng）大大减少包装（zhuāng）物的使用，更加环保。
云计算、大数据、物联（lián）网、智能终（zhōng）端等互联网基础设施（shī）的投入，帮助企业（yè）直接接入互（hù）联网，可以促进信息的广泛流动，实现更广范围的信息分享和使用，从而降低信息处理成本。
