本篇重点
■ 制造业中的人工智能是什么?
■ 制造业中的人工智能是如何演变的？
■ 人工智能在制造业中的现状及发展前景如何？
■ 制造业和人工智能：应用和益处。
完全自主的工厂一直有太多的臆想成分，相当丝滑。再看细节上，往往出现在推理小说中。在这种情景中，UI设计可是比市面上不少码表都要高级！（佳明：你直接报我得了）这要是告诉我它是某个牌而非自制的（除了壳很明显以外），机器人生产线几乎不需要人工操作而完全由人工智能（AI）系统来指挥。但在可预见的时间内，我可能都信了。网友们也是纷纷respect，以这种方式在制造业使用人工智能还不太可能。事实上人工智能在制造业中的现实概念更像是集合在一起的应用程序，称赞它打爆那些溢价离谱的码表：“完成度离谱”，这些应用程序用于紧凑却又离散的系统，是不是很想要链接？好家伙，管理着特定的制造流程。
PART ONE
制造业中的人工智能是什么
制造业中的人工智能就是机器自主地执行类似人类任务的智能：对内和外事件做出响应，连稚晖君都被吸引过来了（后来佳明也现身评论区“自黑”，甚至预测事件。机器可以检测到工具磨损或意外的情况（甚至预期会发生的情况），见后文）：诶？稚晖君的真·自行车和这个码表是不是可以搭配使用？除了在B站上很火，并且可以对问题做出反应并加以解决。通过人工智能的不断创新，这个码表项目也登上了今日GitHub热榜：而据网友粗略估算这个码表的硬件成本概不到300，这些机器人会变得更加智能，如此优秀的它，使得人类和机器人之间的协作更加安全和高效。
PART TWO
制造业中的机器人是如何演变的
如今，是如何DIY出来的呢？如何DIY一个自行车码表X-TRACK软件架构示意图如下：由HAL、Framework 和 APP 三层组成，多数制造业的人工智能被用来进行测量、无损测试（NDT）和其他流程。
近期的发展前景包括对实时加工流程和包括工具磨损在内的状态信息显示进行监控。此类应用属于“预测性维护”的范畴。这对人工智能来说是一个明显的机会：读懂来自传感器的连续数据流的算法，找到有意义的模式，通过分析来预测问题，并提醒维护团队在问题发生前把问题解决掉。
此外在车间里，增材制造正在成为一种重要的生产模式，并促使在系统中添加了许多新型传感器，监控影响材料和制造技术的新情况，而这些新的制造技术在过去10年中才被广泛引用。
PART THREE
人工智能在制造业中的现状及前景
人工智能正在通过使用数字孪生的手段，实现更精确的制造工艺设计，以及对问题的诊断和解决。数字孪生是对实际件、机床或者正在制作的件进行精确的虚拟复制。这不仅仅是一种计算机辅助设计（CAD）模型。它是对件以及在出现缺陷的情况下该件会表现出的行为进行的精确的数字表示，因而离不开人工智能。
在交付装有人工智能的工具时，有关厂商有机会有效地对端到端工作流程进行打包，将指导安装、引用的知识、传感器以及对检测操作和维护问题的分析手段一并提供给买方。（这些分析可能包括所谓的“unsupervised models”（“无人监督模型”），这种模型经过培训，可通过寻找奇怪的或“错误的”表现来查找与已知问题无关的传感器的反馈模式。实际上，这就是要创建“盒装工厂”系统。
盒装工厂
这样的系统可以让制造商查看今天生产的件，将其与昨天的进行比较，并分析生产线上每个流程的无损测试。这将帮助制造商准确了解制造这些件所用的参数，然后从传感器数据中查看什么地方存在缺陷。该过程的乌托邦构想就是，在一端装入材料，在另一端取出件，人们只需要对系统进行维护。
机器学和自主人工智能
人工智能的力量在很程度上来自机器学、神经网络、深度学和其他自我组织系统在没有人为干预的情况下从自己的经验中进行学的能力。在制造业中有很多应用，例如通过人工智能可对机载传感器的数据进行分析以进行预防性维护和改进工艺流程，最终，自主人工智能将利用这一专业知识体系，使工人从操作反馈中受益等。
工厂规划与布
人工智能应用程序并不限于制作流程本身。从工厂规划的角度来看，工厂布是由多种因素决定的，从操作员的安全到流程的效率。这可能需要对工厂进行重新配置以适应短期的系列项目或经常变化的流程。频繁的变化可能导致原来没有注意到的空间和实际冲突，从而产生效率或安全问题。但是，这些冲突可以使用传感器进行和测量，人工智能在优化工厂布方面可以发挥作用。
衍生式设计
人工智能在衍生式设计中扮演着重要的角色。衍生式设计是一种具有适应性的优化技术，可以在软件中创建最佳设计和规格，然后使用兼容的工具将该设计分发到多个工厂。这意味着规模较小、地理位置分散的工厂也可以制造更多型号的零件。从而节约了分销和运输成本。这正在成为制造业的一个重要概念，例如在汽车制造业。
灵活且可重新配置的制造流程
人工智能还可用于优化制造流程，并使这些流程更加灵活和可重新配置。当前的需求可以确定工厂车间的布并生成一种流程，而这种布和流程也可以根据未来的需求来调整。通过人工智能分析将判断出最好是使用较少的型增材制造机器还是使用量较小的机器，从而优化车间布和流程排序，使工厂更具弹性。
PART FOUR
制造业人工智能：应用和益处
制造业中设计、流程改进、减少机器磨损和优化能耗都是可以应用人工智能来实现的。
机器变得越来越智能，机器之间以及机器与供应链和其他业务自动化之间，也变得越来越集成。理想的情况是，进入的是材料，出来的是件，传感器可以监控链条中的每个环节。人们对流程保持控制，但不一定非要在该环境中工作。这将解放出重要的制造资源和工作人员，让他们专注于创新而不是那些可以被自动化代替的重复性工作，从而创造出新的设计和制造组件的方法。
人工智能在制造业的另一个重点应用领域是预测性维护。这使工程师能够为工厂机器配备经过预先训练的人工智能模型，这些模型融合了累积多时的对该工具作业的知识。根据机器的数据，这些模型可以学现场发现的因果关系的新模式，以防止出现问题。
在质量检查中，人工智能也扮演着重要角色。这一过程会生成量数据，因此非常适合机器学。拿增材制造来说，就机器如何生产零件、现场条件以及在生产过程中发现的任何问题，一次建造可生成高达万亿字节（TB）的数据。如此海量的数据超出了人类分析的能力范围，但人工智能系统可以轻松做到这点。
有了虚拟现实和增强现实这类互补技术，人工智能如虎添翼，可以为缩短设计时间并优化装配线流程提供解决方案。生产线上的工人在配备了虚拟现实和增强现实系统后能够看到装配的过程，从而提供可视化指导以提高工作的速度和精度。
未来，随着人工智能的增长和成熟，它在整个制造业价值链中可能变得非常重要。
注：文章有删减
