更智能地工作：制造商如何使用人工智能

高效工作：2024年制造业如何运用人工智能 制造商国家协会的关键发现与洞见 一封来自主席的信 近年来，人工智能一直占据着头条新闻，人们也开始真正认识到这项技术的潜力和力量。ChatGPT和其他生成式人工智能工具的推出，更使这项技术变得更容易获得，使其进入了普通美国人的手中。 制造商一直处于开发和实施智能系统及人工智能技术的前沿，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、机器视觉、数字孪生和机器人技术。这使制造商独特地成为人工智能创新的开创者和部署者，为这些技术的有效和负责任使用提供了宝贵的见解。 人工智能可以成为倍增器——也可以成为向善的力量。例如在强生，人工智能已在多个领域得到有效应用，从药物研发过程到为医院补货。它帮助我们处理海量数据，为世界各地人民的健康和福祉提供洞见。它协助我们制定精准治疗方案，并在恰当的时机将其提供给合适的患者。当我们进行临床试验时，人工智能帮助我们更高效地建立安全性和有效性保障，同时使我们能够以更大规模开展试验。人工智能还让我们对供应链拥有了更强的掌控力。总而言之，它帮助我们的员工更好地履行改善医疗保健结果、让我们的城镇、国家和世界变得更美好的承诺。 人工智能在增强型流程中，以人为核心决策者时效果最佳。这些操作人员必须具备专业知识、接受过良好培训，并能够安全地、充分发挥其最大潜力地运用这项技术。早期，强生公司制定了一套人工智能伦理框架，并建立了一所数据科学学院，旨在提升我们团队的数字化洞察力，并赋予他们人工智能应用能力。随着制造商提升技能并培训更多员工与人工智能合作，这项技术将赋予这些员工更强的创新力和生产力。 正如您在本论文中将要读到的，各种规模的制造商都找到了类似的方法，利用人工智能来扩大其业务范围并履行自身的承诺。有了人工智能的支持，制造商能够为所有人改善生活质量做出更多贡献。 鉴于这项代际技术的重要性，政策制定者必须为各种人工智能应用制定合理且经过深思熟虑的框架——并且他们应借鉴制造商多年的经验来构建这些框架。我们需要一个支持制造业人工智能创新和发展的政策环境，因为它将增强美国在这一关键新兴领域的竞争力和领导地位。 美国现代制造业的所有可能未来都与人工智能息息相关。这项技术是颠覆性的，它将继续证明自己是在生产车间不可或缺的伙伴。本文为政策制定者提供了一个了解现代制造业人工智能未来的窗口——并提供了一份路线图，以助我们实现这一目标。 王慧妍 Johnson & Johnson 执行副总裁兼首席运营官与风险官、全国制造商协会董事会主席 关键洞察 人工智能工具在行业内得到广泛应用，是推动现代制造业进步的关键。 制造商在其生产过程中是人工智能的消费者、开发者和部署者。 人工智能在制造业中的潜在应用范围广阔，可以帮助行业领导者提高效率、产品开发、安全、预测性维护和供应链物流。 人工智能（AI）是指一个包含机器学习、机器视觉和深度学习等技术的广阔领域。这些技术使制造商能够提升车间安全，改善工作体验，并创造能够解决全球性挑战的创新产品。 制造商正以使工人成为人工智能流程或产品中核心驱动者和决策者的方式，实施和测试人工智能程序。 为保持在全球推动人工智能发展和支持制造业创新方面的领导者地位，美国应采取谨慎的人工智能监管方法，根据具体的应用场景和风险来制定监管措施，合理设置合规负担，支持研发和新的人才发展路径，并确保监管框架在全球范围内保持一致。 什么是人工智能？ 创新是制造业发展的驱动力，因此，制造商始终站在新技术的前沿，力 求更高效、更有效地运营。如今，制造商正引领着人工智能的采用和应用。人工智能是一个广义的术语，美国国家标准与技术研究院将其定义为“能够为实现特定目标集生成预测、建议或决策等输出，从而影响真实或虚拟环境的系统。”¹ 这些系统利用数据和人类构建的算法来模拟人类感知、学习和响应问题及提示的方式。人工智能系统通常与其他机器相连，响应数字和物理世界，以支持可能非常简单或非常复杂的过程。² 我们视人工智能为提升我们效能的关键战略赋能者，旨在更好地、更快地、更经济地完成工作，同时向客户提供关键产品。——施雷德哈·西斯特，施耐德电气人工智能解决方案副总裁 尽管像ChatGPT和Google Gemini这样的大型语言模型和聊天机器人的最新进展使生成式人工智能技术备受关注，但这些应用仅代表其中一小部分。 目前所使用的AI类型中。事实上，制造商多年来一直在开发和部署智能系统及AI技术，形式包括机器学习、深度学习、自然语言处理、机器视觉、数字孪生和机器人技术，这些内容将在接下来的页面中进一步阐述。这些创新通常被归类于“先进制造”或“制造4.0”的范畴下。AI与制造流程的融合已显著提升了运营效率，并推动了新产品的开发。3 人工智能为制造业代表着一个巨大的机遇。人工智能技术可以通过升级分析大型数据集的方式、识别知识差距、提供解决方案以及使团队能够大规模开发新的效率，帮助制造商改进其运营。人工智能在整个行业的广泛实施可能导致流程更加高效、可持续性增强、产品更具创新性以及工作场所更安全。这些创新将促进经济增长，并增强美国在全球制造业领域的领导地位。鉴于人工智能的巨大潜力，针对人工智能的政策方法应促进这些技术的发展，并支持制造商在广泛的应用领域中负责任地使用它们——加强创新，进而支持美国在全球舞台上的竞争力。 本报告回顾了人工智能在制造业中的发展历程，以及制造商如何开发和应用人工智能技术，以创新其业务运营并推动整个行业的发展。制造商是人工智能所带来机遇的主要发声者，他们在经验方面有很多值得分享。本报告最后提出了政策建议，旨在最好地帮助制造业利用人工智能技术所提供的巨大机遇。美国国家制造商协会（NAM）支持一种鼓励安全、负责任地发展人工智能，同时促进该技术创新增长的政策环境。 1 美国国家标准与技术研究院，《人工智能风险管理框架》（AI RMF 1.0）（华盛顿特区：商务部，2023年），第1页，https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf。 我们是如何来到这里的？ 人工智能在制造业的实现得益于制造运营中机器和工具的互联特性。广泛的数字化集成，通过使用互联传感器和仪器收集车间数据，使得机器学习成为可能，这是一种早在20世纪80年代就发展起来的AI技术。4 机器学习系统通过分析数据、识别模式来训练自身，从而做出决策和高效执行任务。深度学习作为机器学习的一种延伸，在2010年代发展成熟，它通过多层推理和数据分析来模拟人脑的工作方式。5 机器学习和深度学习是制造企业使用的大部分AI工具的基础。截至2023年10月，74%的受访制造商已投资或计划投资机器学习。6 制造商如何使用人工智能？ 制造商是知识的汇聚者。他们汇集人们的技能与创意，有时来自世界各地，以创造新产品。这些产品可能小到螺栓，也可能大到汽车，复杂程度各异。现代工厂车间相互连接且技术先进。这使得制造商能够收集其运营数据并提升生产流程。简而言之，现代制造业的技术创新使机器能够放大制造工人的生产力——而人工智能则是这场创新征程的下一步。 2023年，由制造业高管组成的全球网络——NAM制造领导委员会，针对制造商在其运营中使用人工智能的方式进行了调查，以探索人工智能已产生的部分影响。当被问及为何投资于M4.0技术或包括人工智能在内的数字化集成创新时，受访者指出成本降低、运营意识和流程优化，如图1.7所示。这包括通过收集和分析数据来了解制造流程的性能，从而提高运营可见性，并利用数字技术和数据来确定流程的效率、速度、设备利用率、材料使用、废料等，并就如何改进这些方面做出决策。 在可能的情况下，制造商开发自己的AI工具来完成这些任务。其他人则从技术公司购买AI产品。无论制造商是开发AI技术、部署AI技术，还是两者都做——他们发现AI有助于减轻重复性任务的负担，使制造工人能够将精力与时间投入到更复杂和具有前瞻性的活动与项目中。 如图2所示，受访者指出AI在他们运营中有广泛的应用，其中前三项分别为制造和生产、库存管理以及质量运营/研发。 为实施人工智能，制造商致力于确定最适合帮助其应对挑战的人工智能系统；如何负责任且透明地收集用于训练和运行人工智能模型所需的数据；以及在哪里部署人工智能以改造现有流程。在此背景下，现代制造商将数据视为一种关键输入，可以加以利用以发现新的效率。人工智能正在帮助转化这些数据，并以仅人类无法实现的规模部署解决方案。 在店铺楼层及日常运营中收集的海量数据的基础上，制造商利用人工智能设计生产工艺、预测性维护方案和物流决策模型，等等。这些公司正拓展人工智能系统能力的边界。这使制造商处于一个独特的位置，能够引导人工智能政策格局的发展。 效率 人工智能早期技术（如机器学习）的持续、扩展性应用已提升了制造商的效率。更高的效率使制造商能够以更具成本效益的方式配置资源、改进车间流程、实施更可持续的实践并发现新的增长机会。美国国家制造商协会（NAM）进行的访谈中，一家化工厂表示，将机器学习应用于从化学反应器收集的数据，使操作员能够就如何操作它们做出更好的决策。该人工智能模型会在更改流程的最佳时机向操作员发出警报，而不是手动追踪所有传感器或依赖特定的操作时间表。人类操作员仍然是决策和运营的中心，但人工智能已帮助他们提高了流程的可靠性以及产品的质量、交付和安全。 日立专注于将人工智能、机器学习及相关技术应用于解决工业和社会领域中的现实挑战。功能领域包括维护与维修、运营优化、质量保证、安全管理、供应链管理以及自动化与控制等。其目标是实现对关键工业流程的端到端优化。 日立有限公司先进人工智能创新中心总经理、日立美国工业人工智能实验室负责人切坦·古普塔 机器视觉是人工智能领域的一项较新的进展，它通过收集和分析环境中的视觉数据，使工业设备能够“看见”并形成结论。据MLC调查，近80%的受访者已投资或计划投资视觉系统。1某物流公司利用机器视觉对包裹进行分拣，依靠人工智能赋能的机器人应对并基于不断变化的情况和条件做出决策，而非简单重复相同模式。许多公司也使用机器视觉进行质量控制，快速检查零部件和材料，以发现人类更难察觉的缺陷。对某些制造商而言，这已是一次范式转变，使其机器和流程得以更高效地运行，并能更快地应对新情况和新问题。 人工智能模型也能利用从数字化设备收集的数据进行预测分析。分析结果可以是预测性维护，或识别出运行效率不高的部件以便在它们损坏前进行更换。超过一半的MLC调查受访者表示，预测性维护是他们运营中的关键人工智能应用。¹⁰ 这种效率可以防止生产中的非计划停机，并通过实现更节能的流程、减少浪费和降低排放来增强可持续性。 安全 制造商对利用人工智能来提升员工和运营安全抱有兴趣。一家汽车制造商正在使用人工智能和机器视觉来监控生产车间的交叉口，告知工人是否有叉车或其他机械即将从拐角处驶入他们视野范围之外。这种人工智能的应用有助于防止人为失误，并极大地提高了车间内的安全。对于个人工人而言，人体工学辅助工具，例如能收集和学习穿戴者动作与环境数据的机器人外骨骼，可以增强人体力量并预防伤害。随着时间的推移，这些工具有可能提升工人安全，使工作对体力要求降低，并减少医疗保健成本，这些都是雇主关注的关键问题。 人工智能使我们能够整合数字与物理团队，通过减少重复性任务和体力压力来帮助我们的员工，同时提升安全性。—— 联合包裹服务公司（UPS）运营技术高级副总裁 乔尔·史蒂文森 其他公司利用连接设备和人工智能建模来提升客户体验。事实上，47%的受访制造商计划在未来两年内部署更多面向客户的AI工具。1一家汽车公司已经开始收集其最新车型的数据，并在AI识别到车辆性能变化时提醒客户，让用户能够预防日后可能发生的昂贵、不便且潜在危险的问题。 产品开发与设计 研究人员发现，产品开发可以通过使用AI模型从积累的数据中学习而受益，并且在开发过程中更高的AI使用率会增加成功率。12 来自许多不同行业子部门的制造商正在利用AI开发新产品。一家汽车零部件