隨著信息科技時(shí)代的光速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)正在不斷推進(jìn)更新，互聯(lián)網(wǎng)正在以它獨(dú)特的方式引領(lǐng)全國(guó)乃至全球的進(jìn)步。從技術(shù)上而言：憑借著計(jì)算機(jī)運(yùn)行處理速度的大幅提升，以及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能的應(yīng)用成本也在大幅度降低。從需求上而言：市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、廣大消費(fèi)者對(duì)別具一格的個(gè)性化定制和對(duì)產(chǎn)品的品質(zhì)消費(fèi)需求也在不斷提升，因此就極大程度增加了制造業(yè)的繁雜性和要求改革創(chuàng)新的迫切性，包括生產(chǎn)的組織形式、質(zhì)量檢驗(yàn)環(huán)節(jié)、智能倉(cāng)儲(chǔ)等環(huán)節(jié)。面對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的系統(tǒng)和人類學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)能力的有限性，接納人工智能就變成了社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人類演化的必然，更是為了滿足人們高質(zhì)量生活的需求。

人工智能技術(shù)是怎樣替代人腦，甚至超越人腦實(shí)現(xiàn)制造價(jià)值提升？

“物理世界”和“數(shù)字世界”的碰撞催生了制造業(yè)的巨大轉(zhuǎn)變！傳統(tǒng)制造業(yè)單一的生產(chǎn)模式以及人員思維方式和認(rèn)識(shí)方面的局限性，導(dǎo)致系統(tǒng)中很多更加有益的價(jià)值并未被完全挖掘出來(lái)，但以人工智能為代表的新技術(shù)能為傳統(tǒng)制造業(yè)帶來(lái)巨大的改變，能擺脫人類認(rèn)知的局限性，提升制造效率，通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析來(lái)為決策支持和資源優(yōu)化提供可量化依據(jù)。

人工智能在不同的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，包括管理維護(hù)、質(zhì)量檢驗(yàn)、智能倉(cāng)儲(chǔ)三個(gè)方面的運(yùn)用。

1.人工智能對(duì)產(chǎn)線設(shè)備管理維護(hù)

1.1生產(chǎn)線管理維護(hù)

工廠運(yùn)維方面：如果某一條生產(chǎn)線在生產(chǎn)過(guò)程中突然發(fā)出故障警示，該設(shè)備能進(jìn)行自我診斷，找到出現(xiàn)問(wèn)題的地方和分析出產(chǎn)生該故障的原因，憑借歷史維護(hù)記錄和維護(hù)準(zhǔn)則來(lái)告知我們應(yīng)該如何解決該設(shè)備故障，甚至能夠讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)自我診斷、自我解決、自我恢復(fù)。

預(yù)測(cè)性維護(hù)方面：試想一下假如工業(yè)生產(chǎn)線或生產(chǎn)設(shè)備在生產(chǎn)過(guò)程中突然出現(xiàn)故障，可想而知造成的損失是無(wú)法估量的。如果能充分利用大數(shù)據(jù)建模和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)科技算法進(jìn)行提前預(yù)判，就能讓機(jī)器設(shè)備在出現(xiàn)故障之前就能分析出或者感知到可能會(huì)出現(xiàn)的一系列問(wèn)題。

1.2產(chǎn)線設(shè)備參數(shù)優(yōu)化

生產(chǎn)產(chǎn)線工位有少有多，可能會(huì)有幾十個(gè)甚至上百個(gè)，其中涉及到的產(chǎn)線設(shè)備、生產(chǎn)材料、員工等都非常繁多。通過(guò)基于生產(chǎn)線的大量數(shù)據(jù)分析和智能計(jì)算能夠核算出每個(gè)工位最佳的人員配比，使生產(chǎn)線平衡率盡可能提高。減少物質(zhì)能源、時(shí)間和資金的占用浪費(fèi)，盡可能降低生產(chǎn)成本和員工的疲勞度，減少設(shè)備損壞和員工工傷的概率，從而優(yōu)化生產(chǎn)工藝，改善產(chǎn)品品質(zhì)。提高生產(chǎn)效率，節(jié)約生產(chǎn)成本則是提高企業(yè)效益的最佳選擇！

現(xiàn)如今很多工廠都還是在利用傳統(tǒng)的人工質(zhì)量檢測(cè)來(lái)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，質(zhì)檢員每天需要花十多個(gè)小時(shí)的時(shí)間去判斷產(chǎn)品質(zhì)量是否合格。但長(zhǎng)時(shí)間下來(lái)肉眼確實(shí)難以承受，視覺(jué)疲勞的情況下也很容易造成工作上的失誤。

2.人工智能在質(zhì)量檢驗(yàn)方面的優(yōu)勢(shì)

人工質(zhì)檢存在這么多弊端，那為什么之前沒(méi)采取技術(shù)手段來(lái)幫助解決質(zhì)檢問(wèn)題呢？

最主要的原因就是在于傳統(tǒng)的視覺(jué)檢驗(yàn)設(shè)備大概有百分之三十左右的誤判率，而人工智能最重要的一個(gè)能力就是學(xué)習(xí)能力，例如同樣一個(gè)劃痕，它可能會(huì)和傳統(tǒng)的系統(tǒng)一樣第一次都會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，但通過(guò)深度學(xué)習(xí)后人工智能可以在第二次第三次杜絕此類錯(cuò)誤的出現(xiàn)。通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能夠讓電腦快速學(xué)習(xí)做自動(dòng)檢測(cè)工作。

3.人工智能在智能倉(cāng)儲(chǔ)方面的運(yùn)用

在智能倉(cāng)儲(chǔ)中，隨著新技術(shù)的不斷引入，體力勞動(dòng)者是第一個(gè)要面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槿斯ぶ悄芩鶆?chuàng)造的動(dòng)力機(jī)制能夠在全天24小時(shí)的情況下來(lái)完成相應(yīng)的工作任務(wù)，并且能夠保證工作的精準(zhǔn)性，降低了員工在處理重型機(jī)械時(shí)給自己或他人造成事故的風(fēng)險(xiǎn)。其中僅倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人便已在全球部署了10萬(wàn)臺(tái)。

在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)，對(duì)于企業(yè)倉(cāng)庫(kù)選址的優(yōu)化問(wèn)題，人工智能技術(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)實(shí)環(huán)境的種種約束條件，如顧客、供應(yīng)商和生產(chǎn)商的地理位置、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)性、勞動(dòng)力可獲得性、建筑成本、稅收制度等，進(jìn)行充分的優(yōu)化與學(xué)習(xí)，從而給出接近最優(yōu)解決方案的選址模式。人工智能能夠減少人為因素的干預(yù)，使選址更為精準(zhǔn)，降低企業(yè)成本，提高企業(yè)的利潤(rùn)。

在庫(kù)存管理方面，人工智能在降低消費(fèi)者等待時(shí)間的同時(shí)使得物流相關(guān)功能分離開(kāi)來(lái)，令物流運(yùn)作更為有效。人工智能技術(shù)最廣為人知的一個(gè)應(yīng)用就是通過(guò)分析大量歷史數(shù)據(jù)，建立相關(guān)模型對(duì)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋并預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。庫(kù)存管理的方法是人工智能技術(shù)應(yīng)用較早的領(lǐng)域之一，通過(guò)分析歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整庫(kù)存水平，保持企業(yè)存貨的有序流通，提升消費(fèi)者滿意度的同時(shí)，不增加企業(yè)盲目生產(chǎn)的成本浪費(fèi)，使得企業(yè)始終能夠提供高質(zhì)量的生產(chǎn)服務(wù)。員工通過(guò)智能眼鏡掃描倉(cāng)庫(kù)中的條碼圖形以加快采集速度和減少錯(cuò)誤。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，AR為物流提供的增值，在采集數(shù)據(jù)過(guò)程中效率提高了25%。

對(duì)于運(yùn)輸路徑的規(guī)劃，智能機(jī)器人的投遞分揀、智能快遞柜的廣泛使用都大大提高了物流系統(tǒng)的效率。隨著無(wú)人駕駛等技術(shù)的成熟，未來(lái)的運(yùn)輸將更加快捷和高效，通過(guò)實(shí)時(shí)跟蹤交通信息，以及調(diào)整運(yùn)輸路徑，物流配送的時(shí)間精度將逐步提高。而無(wú)人監(jiān)控的智能投遞系統(tǒng)也將大大減少包裝物的使用，更加環(huán)保。

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智能終端等互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的投入，幫助企業(yè)直接接入互聯(lián)網(wǎng)，可以促進(jìn)信息的廣泛流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更廣范圍的信息分享和使用，從而降低信息處理成本。