許多企業的首要任務并非用AI取代人類工人，而是以增強人類能力的方式來利用AI，使我們能夠更安全、更高效地工作。

如今，工廠中AI技術的概念遠遠超出了自20世紀60年代以來一直是“工業特征”的充滿機器人的工作場所，涉及智能互聯的制造工廠，其中人與機器協同工作，數據和分析可以在流程的每個階段實現更好的預測和決策。那么，讓我們來看看2023年AI在制造業中最有趣的用例：

協作機器人

幾十年來，機器人一直被用于自動化工廠和制造工廠的手工任務，但協作機器人是一個相對較新的發展。它們的不同之處在于，它們被設計成以一種安全的方式與人類一起工作，同時用自己的能力增強我們的能力。

與傳統工業機器人相比，協作機器人的一大優勢是操作成本更低，因為它們不需要自己的專用空間來運行。這意味著它們可以安全地在常規工廠工作，而不需要保護籠子或與人類隔離。它們可以挑選部件，進行制造操作，如旋緊，打磨和拋光，并操作傳統的制造機械，如注塑和沖壓。它們還可以使用計算機視覺攝像頭進行質量控制檢查。

協作機器人被寶馬和福特等汽車制造商廣泛使用，它們執行的任務包括粘合和焊接、給凸輪軸上潤滑油、向發動機注入機油，以及執行質量控制檢查。

包括寶潔在內的消費品制造商也使用協作機器人來簡化制造流程，在完成組裝和包裝產品等任務的同時，保持所需的高衛生標準。

增材制造中的AI

增材制造通常被稱為3D打印，使用增材制造這個術語是因為它包括產品和物體逐層構建的任何制造過程。這與傳統的減材制造工藝不同，減材制造工藝是通過切割一塊材料來制造產品或部件。

AI通過優化材料的分配和應用方式，以及優化復雜產品的設計，在增材制造中發揮著重要作用。它還可以用于實時發現和糾正3D打印技術造成的錯誤。

增材制造設備制造商Markforged開發了一種名為Blacksmith的工具，該工具使用AI將產品設計與實際成品進行比較，并對制造過程進行自動化微調，以使它們更加接近。

這樣的技術將有利于鞋類巨頭阿迪達斯和銳步等制造商，它們目前正在使用3D打印技術制造復雜的晶格結構，以生產更舒適、性能更強的跑鞋。

生成式設計

生成式設計有點像我們在ChatGPT或Dall-E等技術中看到的生成式AI，只不過我們不是讓它創建文本或圖像，而是讓它設計產品。

設計師只需輸入一些參數，比如應該使用什么材料，期望產品的尺寸和重量，將使用什么制造方法，以及應該花費多少錢，生成設計算法就會繪制出藍圖和說明。

制造業的設計工程師可以使用這種方法為他們想要創建的新產品創建廣泛的設計選項，然后挑選最好的產品投入生產。通過這種方式，它加速了產品開發過程，同時使設計創新成為可能。

由于可以創建的形狀和結構的復雜性，生成式設計在概念化新的增材制造工藝(如3D打印)可以做什么時特別強大。

它被用于制造比現有組件更便宜、更輕、更堅固的新型組件，提高了從汽車、飛機到預制房屋和結構的許多產品的整體質量。

預見性維護

制造商使用AI來分析工廠車間傳感器和機器的數據，以了解故障以及故障可能發生的方式和時間。這意味著他們可以確保維修所需的資源和備件準備就緒，以確保快速修復。這也意味著他們可以更準確地預測在特定過程或操作中預期的停機時間，并在他們的調度和后勤計劃中考慮到這一點。來自振動、熱成像、運行效率以及機械油和液體分析的數據都可以通過機器學習算法進行處理，從而獲得對制造機械健康狀況的重要見解。

在實踐中，這方面的一些例子包括百事可樂和高露潔，這兩家公司都使用AI初創公司August設計的技術，在制造機械出現故障之前檢測出問題。

熄燈工廠

熄燈工廠是一種智能工廠，能夠在沒有任何人工的情況下完全自主運行。雖然主要是理論上的，但已經有一些例子存在了——比如日本機器人制造商發那科(FANUC)自2001年以來運營的無人工廠，該工廠能夠在沒有人類監督的情況下運行長達30天。

電子產品制造商飛利浦在荷蘭也有一家生產電動剃須刀的工廠，在任何時候都需要9名員工在現場工作。隨著時間的推移，技術變得越來越高效和廉價，我們可以期待其他公司也在努力采用這一趨勢。使用純機器人勞動力意味著工廠可以24/7全天候運行，無需人工干預，在產量和效率方面可能會帶來巨大的好處。當然，需要解決的問題是，將人類從制造業勞動力中剔除將對更廣泛的社會產生什么影響。