2024年制造业受人工智能影响的十大领域分析报告

可能受到影响的制造商领域来⾃⼈⼯智能的影响 作者：约翰·戴维斯⾸席技术官全球店铺解决⽅案 很少有技术像ERP软件⼀样改变了制造业。 从⾃动排程到精准库存管理、⾃动采购、实时作业成本核算等等，ERP简化了⽣产流程，使制造商能够更快速、更⾼效地⼯作，同时按时交付优质产品。 下⼀个变⾰性技术 - ⼈⼯智能（AI）和机器学习（ML）- 已经开始对我们的⾏业产⽣重⼤影响，改变制造商收集、处理和分析数据的⽅式。 在过去的⼗年中，ERP中最重要的进步之⼀是与机器和外部软件程序进⾏通信和集成，以降低成本并提⾼效率。 例如，BOM⽐较软件可以通过加快设计到⽣产过程，减少⼯程成本，并更快地将作业投⼊⽣产。 将ERP与Nesting软件集成，可以⼤幅降低材料和⼈⼯成本，并通过⾃动确定在⾦属件上切割零件的最有效⽅式来减少废料。 ⼈⼯智能将这些能⼒提升到新的⽔平，具有前所未有的预测性数据跟踪和分析能⼒。 可以编程让AI从ERP软件收集的数据中学习，以对客⼾、购买习惯、库存⽔平、市场、材料采购等⽅⾯进⾏更深⼊、更准确的预测。 在列出AI如何增强ERP功能的10种⽅式之前，让我们看看是什么让它成为⼀项改变游戏规则的技术。 ⼈⼯智能：计算机⾃学习为您提供服务 ⼈⼯智能的魔⼒在于赋予机器从经验中学习、适应新输⼊并执⾏⼀直由⼈类执⾏的任务的能⼒。这需要计算机进⾏深度学习和⾃然语⾔处理，以便能够理解、解释和操纵⼈类语⾔。当计算机与这些技术整合时，它们可以通过处理和识别⼤量数据中的模式来接受训练，以执⾏特定任务。 这并不意味着⼈⼯智能可以在没有⼈类指导的情况下完成任务。⼈⼯智能需要⼈来建⽴系统以识别模式并提出正确的问题。正确编程时，⼈⼯智能可以： • ⾃动化重复学习• 为现有产品增加智能• 通过深度神经⽹络实现令⼈难以置信的准确性•通过渐进式学习算法⾃适应，使数据能够进⾏编程 企业资源计划（ERP）通过在业务的各个⽅⾯跟踪数据，为制造商提供了⼀个优势。⼈⼯智能（AI）更进⼀步通过在更深层次分析更多数据。当AI算法变得⾃学习时，数据将成为极其有价值的资产。 10种AI改进制造业的⽅法 将⼈⼯智能和企业资源计划（ERP）集成的⽬标基本上与最初开发ERP时相同 - 简化制造，提⾼运营效率和增加盈利能⼒，同时使公司增⻓。不同之处在于，借助⼈⼯智能，制造商可以跟踪和分析预测数据以及当前和历史数据。凭借其⾃学能⼒，⼈⼯智能还可以在相关数据、参数和变量超出⼈类理解能⼒时协助制造商进⾏决策。 1库存管理 集成⼈⼯智能的ERP软件帮助制造商通过预测需求、识别滞销产品和⾃动化订单履⾏来优化库存管理。根据⻨肯锡的⼀项研究，利⽤⼈⼯智能优化库存的公司可以将库存⽔平降低⾼达50%。 库存管理主要是⼀个反应性过程，根据历史⽤量和季节性趋势以及对预期客⼾订单的估计来衡量库存⽔平和订购材料。基于AI的库存规划使其更具前瞻性，包括以下内容： • 提⾼库存KPI的可⻅性•改善产品、渠道和位置预测，包括季节性和趋势数据 •⾃动对SKU进⾏分类以确定满⾜需求所需的物品 •根据供需变化预测订单，更快地补充SKU 质量控制 2 基于⼈⼯智能的检测系统能够实时识别制造过程中的缺陷和异常，从⽽降低产品召回⻛险，提⾼整体质量。例如，图像识别算法能够分析装配线上产品的图像，识别⼈眼⽆法察觉的缺陷。 ⼈⼯智能也正在改变质量检查的⽅式。机器视觉是许多质量应⽤的重要组成部分。凭借其深度学习能⼒，基于⼈⼯智能的质量控制软件可以⾃我学习哪些⽅⾯⾄关重要，并创建确定定义质量产品所需特征的规则。 定价优化 3 基于⼈⼯智能的企业资源规划软件可以通过分析市场趋势、竞争对⼿定价和客⼾⾏为来优化定价。有了这些数据，制造商可以做出更明智的决策，优化其产品价格，从⽽获得更⾼的利润和更好的客⼾满意度。 ⼈⼯智能进⾏深度数据挖掘，让您能够模拟客⼾如何根据历史销售数据对价格变化做出响应。它还允许您将客⼾⾏为纳⼊定价策略，预测不同价格对销售的影响，并结合经验和数据来提⾼价格⽽不损害销售。⼈⼯智能的预测并⾮100%准确，但它们可以指导您制定有效的定价策略的直觉。 4需求预测 AI可以根据历史数据、市场趋势和客⼾⾏为来预测产品需求，帮助优化⽣产计划、缩短交货时间并避免缺货。借助AI，您可以考虑季节性、定价、促销和产品⽣命周期等因素来预测每种SKU的消费者需求。 AI具有跨不同时间范围进⾏需求预测的独特能⼒。这包括近期的需求感知，这种将⼈⼯智能和实时数据结合起来根据当前供应链情况创建预测的⽅法。其他AI启⽤的预测包括直销和电⼦商务。AI还可以将供应、销售、财务和营销预测结合起来，形成对整个企业需求的整体视图。 AI可以将供应、销售、财务和营销预测结合起来，形成对整个企业需求的整体视图。 供应链管理 5 正如我们在COVID期间和之后所经历的那样，供应链的中断可能会带来严重问题。 AI 助⼒的 ERP 软件通过预测供应商交货时间、识别瓶颈和优化物流路线来优化供应链管理，以缩短交货时间、降低成本并提⾼客⼾满意度。 AI 算法分析数据，预测哪些产品将会受到需求，以及需求量，从⽽减轻供应链特定环节的压⼒。 AI 还可以提供对重要供应链元素的升级，包括: • 提⾼仓库供需管理• 提⾼您的运输⻋辆的健康和寿命• 使您的装载过程更为⾼效• 帮助供应链经理降低成本并增加收⼊ 预测性维护安排 适当的维护对于最⼩化停机时间、减少维修成本和延⻓机器和设备寿命⾄关重要。 ⼈⼯智能通过预测设备故障并在发⽣故障之前安排预防性维护，帮助实现这些⽬标。 ⼈⼯智能从传感器、摄像头、⽇志和其他来源收集并处理数据。然后⼯程师分析数据以进⾏预测并推荐维护操作。除了保护机器和设备外，⼈⼯智能还可以: • 通过最⼩化⼈为错误和事故来提⾼安全性• 降低质量缺陷• 提⾼效率和⽣产⼒•通过数据驱动的决策⽀持创新、可持续发展和环境合规性 劳动⼒管理 劳动⼒成本往往是制造预算中最⼤的⽀出项⽬。AI 动⼒的ERP软件可以通过预测员⼯⽣产⼒、识别培训需求和优化排班来降低劳动⼒成本并提⾼⽣产率。 AI 也可以缓解另⼀个昂贵的劳动⼒问题 - ⼯伤 -通过限制⻋间⼈员接触强⼤、笨重机械和危险任务。AI 通过简化或⾃动化可能导致严重伤害的⻛险流程来实现这⼀点。 实时分析 8 AI 动⼒的ERP软件提供关键绩效指标的实时分析，如⽣产率、库存⽔平和质量指标，帮助您做出数据驱动的决策并识别改进领域。 尽管传统的数据分析⽅法很好地组织和分发物联⽹数据，但AI 更快、更精确地通过实时识别模式和不⼀致性来处理数据。AI 算法处理来⾃不同来源的数据并以⼀致的⽅式呈现，使数据更易于结构化以进⾏分析。AI 通过准备、分析和评估数据以加快实时分析的速度，并在数据可⽤时⽴即进⾏处理。 9劳动⼒短缺 ⼈⼯智能甚⾄可以通过机器⼈⾃动化、增材制造和机器视觉来帮助解决劳动⼒短缺问题。⼈⼯智能应⽤使机器⼿臂能够安全地处理⽣产线上的物体，⽆论其⽅向、速度或位置如何。借助这些能⼒，机器⼈可以接受培训，执⾏⼈类完成的各种类型的组装线⼯作。 流⽔线作业具有重复性、劳动密集性，并且容易出错。即使经过多年的经验积累，⾼技能的设计师和⼯程师在创建设计解决⽅案时常常采⽤“最佳猜测”的⽅法。⼈⼯智能促进了复杂、⾼度优化设计的开发，这些设计可以通过3D打印精确制造。由⼈⼯智能驱动的⾃主机器视觉可以使⽤摄像头和特定的光照条件来计数和跟踪物品，识别缺陷，并正确分类产品。 ⼈⼯智能应⽤使机器⼿臂能够安全地处理⽣产线上的物体，⽆论其⽅向、速度或位置如何。 ⾃主制造 10 ⼈⼯智能可以⽤于⾃动化制造过程，减少⼈为⼲预并提⾼效率。AI机器⼈利⽤机器学习算法⾃动化重复任务和决策。机器⼈流程⾃动化可以执⾏诸如数据输⼊和订单处理之类的重复任务，还可以处理更复杂的任务，例如在⽣产线上发现异常。 AI驱动的机器⼈可以与⼈类并肩⼯作。⾃主移动机器⼈可以在仓库内运送包裹，⽽协作机器⼈（协作机器⼈）可以与⼈类⼀起在⽣产线上组装产品。这些⼯⼚机器⼈将机器的精度和效率与⼈类操作者的技能和智能相结合，将产品质量提升到⼀个新⽔平。 AI机器⼈利⽤机器学习算法⾃动化重复任务和决策。 迎接⼤数据 与许多⾏业⼀样，制造业已经开始向⼤数据靠拢。ERP使制造商能够通过跟踪⼤量信息做出基于数据的决策。⼤数据使销售、定价、材料可⽤性和其他关键指标的预测预测成为可能。AI使得收集和分析ERP提供的⼤量数据成为可能。 AI算法的复杂性可能令⼈望⽽却步。但是，它们具有展望未来以及今天和过去的能⼒令⼈难以置信和令⼈兴奋。 关于作者 约翰·戴维斯担任全球商店解决⽅案的⾸席技术官，是ERP和制造⾏业的资深从业者，已有20年经验。作为犹他州⽴⼤学的毕业⽣，戴维斯擅⻓为全球商店解决⽅案的客⼾构建简化制造流程的ERP软件。 我们简化您的制造。™