12、人工智能在制造业的应用与柴油发动机机械性能提升

人工智能在制造业的应用与柴油发动机机械性能提升

人工智能在制造业的应用现状与挑战

在制造业中，人工智能的应用并非一帆风顺，面临着诸多挑战。由于获取人工智能相关的知识和技能成本高昂且人才稀缺，许多制造商缺乏内部的相关能力。他们在自身擅长的专业领域表现出色，因此在决定投资新事物或改进流程时，需要详尽的证据，并且对扩大工厂规模持谨慎态度，存在风险规避心理。

不过，“盒中工厂”的概念为企业带来了新的吸引力。更多企业，尤其是中小企业，可以放心地采用端到端的打包流程，在这个流程中，软件与工具无缝协作，借助传感器和分析技术实现改进。此外，数字孪生功能的加入，让工程师能够以模拟方式尝试新的制造工艺，降低了决策风险。

人工智能在制造业还有多个关键应用领域：
1. 预测性维护 ：工程师可以为工厂机器配备预训练的人工智能模型，这些模型整合了工具的累积知识。基于机器的数据，模型能够学习现场发现的因果新模式，从而预防问题的发生。
2. 质量检测 ：质量检测过程会产生大量数据，非常适合机器学习。以增材制造为例，一次构建就能产生多达一太字节的数据，涵盖机器制造零件的方式、现场条件以及构建过程中发现的问题。如此庞大的数据量超出了人类的分析能力，但人工智能系统却能胜任。而且，适用于增材工具的方法同样适用于减材制造、铸造、注塑成型等广泛的制造工艺。
3. 结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR） ：当与VR和AR等互补技术结合时，人工智能解决方案能够缩短设计时间并优化装配线流程。一线工人已经配备了VR/AR系统，这些系统可以让他们直观地看到装配过程，提供视觉指导，提高工作速度