AI 在製造業的助益
在製造業使用 AI 有諸多助益。
提升安全性、效率與效能
AI 支援的系統和裝置正在協助製造商：
- 最佳化生產流程，提升生產量
- 監控設備，確保最佳運作
- 預測維護需求，盡可能延長正常運行時間
- 自動化重複或危險的工作，提升生產力、安全性和員工滿意度
舉例來說，AI 驅動的機器人可用來處理髒亂、重複或危險的工作，提升人類的安全和生產力。
AI 支援的影片系統可以監控生產環境是否有潛在的危險，或識別未經授權進入禁區的情形，防範可能發生的事故。
採用 AI 的系統可監控能源和材料的使用情況，並提供系統或工作流程調整，協助減少浪費並提高能源效率，也有助於綠能永續發展計畫。
整合式系統與工作負載
透過將資訊技術（IT）系統和營運技術（OT）設備的資料整合至單一的融合平台並加以利用，連線製造系統能更聰明、更高效地執行。
這種融合不僅有助於集中管理、簡化營運並降低成本，AI 還可利用融合資料，為自動化系統帶來更強大的智慧，實現更高品質的監控與警示、更高等級的最佳化，以及更優異的跨系統分析和報告，以便做出更佳的決策。
改善產品設計與測試
使用 AI 後，工業設計師即可利用電腦輔助建模、模擬和工程，包括數位孿生和物理型 AI，從構思快速推進至原型設計與生產。顧客資料與喜好設定也可整合至設計流程，推動創新並加速概念開發。
卓有成效的供應鏈管理
結合資料分析、機器學習和電腦視覺 技術後，製造商便能預測市場趨勢、評估潛在風險，並利用運輸物流來開發有效管理供應鏈的假設情境。
採用 AI 的系統也透過先進的資料分析，協助製造商確保其供應鏈彈性高、回應能力佳，並以顧客為中心。舉例來說，AI 可協助根據目前的設備使用情況和生產進度，進行需求預測、材料追蹤或計劃停機。
AI 在製造業的使用案例
AI 在製造業的使用案例可分為三大類：工廠自動化、流程自動化，以及改善產品與顧客體驗。
工廠自動化
製造商正利用各種類型的機器人，進入更全面自動化的生產設施。自主移動機器人（AMR）、自動導引車（AGV）、機械手臂等多關節機器人，以及協助人類完成工作的協作機器人（又稱協作性機器人）部署在工廠廠房和倉庫，協助加速流程、提高效率並提升安全性。這些機器人已用於各種應用，包括焊接、裝配、材料運輸和倉庫安全。製造業的其他 AI 類型可支援最佳化正常運行時間、需求預測、效率損失預測、減少浪費、能源資源監控與管理，以及破壞性模式或活動的情境監控。
據估計，幾乎每家工廠都會損失至少 5% 的生產力，部分工廠由於停機則會損失高達 20%。1 製造商因非計劃性機器停機而無法生產，每個小時的成本損失為 260,000 美元。2
程序自動化
在流程自動化中使用 AI 可提升生產靈活性、減少轉換時間，並監控機器狀況，進行預測性和日常維護。可根據速度、任務和準確性調整生產線，適應不斷變化的生產需求。AI 也可以完成情境向下鑽研，預測流程變更的潛在結果。
AI 也可用於品質檢查，在生產前、生產中、發貨前和貨櫃裝卸時進行檢查，確保產品一致性並偵測潛在的系統性差異。
製造商使用 AI 即可取得透明度並釐清責任歸屬，最佳化營運、原始資源、交付物流和資產。此外，AI 可協助實現採購單、發票和品管報告等文書工作的機器人流程自動化（RPA）。
美國品質協會（ASQ）表示，品質成本占銷售額的 15% 至 20%，在某些組織可能高達 40%。1
改善產品與顧客體驗
顧客是包括製造業在內的任何企業的命脈。最重要的勝利是建立能夠長期留住忠誠顧客的關係。製造業的 AI 可確保顧客體驗的一致性，並擷取顧客的嚮往、需求、偏好、模式和歷史記錄，供未來參考。這可以指導預測性分析，協助未來的產品開發、提升個人化程度及改善現有產品，這些全都有助於顧客滿意度和建立關係。
AI 支援的聊天機器人與自助入口網站有助於增加顧客支援，同時減少親自通話，將員工時間發揮到極致。生成式 AI（GenAI）可透過個人化通訊、行銷活動與電子郵件，提升顧客體驗，實現更深入的互動。AI 驅動的顧客關係管理系統可簡化顧客資訊擷取，並鼓勵跨團隊協作，提供顧客支援。
AI 在製造業的前景
鑑於技術進步，AI 在製造業的潛力幾乎可以觸及生產和營運的每個環節，是協助製造業更加自動化、智慧、高效的幕後推手。
製造業中的 AI 未來值得關注的一些商機包括：
- 運用協作性機器人與 AI 驅動的工具，增強人類勞動能力（而非取代人類），提升工作安全性、生產力和滿意度。
- 透過 AI 加速上市時間，壓縮產品開發和與生產的生命週期。
- 利用 AI、電腦視覺和感應器資料進行空間感知，最佳化工廠廠房佈局，或根據過去的營運資料和獨特規格，規劃及視覺化全新營運的設計。
採用支援工業生產的 AI 技術，製造商即可取得從生產線到最終顧客的新優勢。