近幾年，人工智能市場熱度持續(xù)增長，人工智能公司數(shù)量爆發(fā)式增長，市場規(guī)模持續(xù)擴大。人工智能的應用不僅幫助企業(yè)提高效率，也幫助現(xiàn)代各種生產(chǎn)設施在成本損失和重大事故形成之前對未來故障進行預測和預防，人工智能的在這方面的能力范圍遠超人類所及。

　　制造業(yè)生產(chǎn)的價值取決于效率，另一方面從產(chǎn)品和服務的概念階段到交付階段也要盡量少出現(xiàn)人工錯誤。然而，隨著市場競爭的增加，和對響應速度和敏捷性增加，人力可實現(xiàn)的范圍已經(jīng)不再能滿足市場需求。生產(chǎn)設備的日常運作中正逐漸結(jié)合更多的人工智能技術(shù)。人工智能的應用不僅幫助企業(yè)提高效率，也幫助現(xiàn)代各種生產(chǎn)設施(裝配線、機加工設備、原料處理設備)在成本損失和重大事故形成之前對未來故障進行預測和預防，人工智能的在這方面的能力范圍遠超人類所及。

　　據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》數(shù)據(jù)顯示，據(jù)預測，全球人工智能直接與間接應用規(guī)模將從2016年的6.4億美元增長到2025年的368億美元，增長近57倍。中國人工智能市場規(guī)模在2017年為216.9億元，在2020年將達到710.0億元增長超2倍。

人工智能

　　人工智能已經(jīng)解決了當今產(chǎn)業(yè)所面臨的一些關(guān)于效率和產(chǎn)量的重要問題。例如許多項目經(jīng)理正面臨產(chǎn)品設計同步、加工能力和提高產(chǎn)量的難題，而這些直接關(guān)系到生產(chǎn)進度和成本，是否能否滿足客戶需求等。而讓這一難題更加難以解決的是，工廠缺乏異地或遠程設計工程的支持，對生產(chǎn)運行狀態(tài)(包括庫存狀態(tài)、設計、供應商動向、設備狀態(tài)、排程)缺乏有效監(jiān)控。

　　具有前瞻性的生產(chǎn)企業(yè)將AI應用到了車間層，對排隊進入有限設備的在制品數(shù)量進行預測。通過降低在制品的數(shù)量，生產(chǎn)企業(yè)可以縮短生產(chǎn)周期，從而服務更多客戶訂單，提高每家工廠的營收。通過預測哪些工序容易造成報廢零件，領(lǐng)先企業(yè)也將AI應用到了產(chǎn)品線的拓展。

　　另外對于企業(yè)運營的預測，則是AI在企業(yè)應用中還未觸及的領(lǐng)域。企業(yè)經(jīng)營者過去能收集和分析的絕大部分數(shù)據(jù)只能代表過去的信息，而設備絕不可能對未來進行預測。目前還從未有過哪種技術(shù)能為制造商進行縝密思考，更不能對推理過程進行演示。

　　設備驅(qū)動的預測和學習對制造企業(yè)帶來的好處無疑是巨大的。例如基于AI的機器預測模型在預測設備故障時，預留足夠充分時間進行提前預警，使關(guān)鍵設備的無計劃停機情況和備件庫存成本有了極大改善。這一方面幫助操作工簡化操作，一方面幫助企業(yè)管理人員簡化供應鏈管理，使產(chǎn)量達到最大化，也降低了設備操作工人空閑的人力成本。

　　盡管不同的作業(yè)和設備的復雜程度不盡相同，但在工業(yè)作業(yè)上應用機器智能的投資回報不可否認，例如一家大型工業(yè)企業(yè)的渦輪機的一個產(chǎn)品設計問題被原設備生產(chǎn)商和企業(yè)自身忽略了。這個產(chǎn)品設計問題造成的損失可導致嚴重事故，還會破壞壓縮機和轉(zhuǎn)子。利用機器智能可以在這一事故發(fā)生前就能預測到風險。而企業(yè)預估這個事故如果發(fā)生，在零部件和維修上就將損失超過1億美元。這至少是投資額的50到100倍。

　　機器學習能被用于工業(yè)生產(chǎn)的大部分領(lǐng)域，包括提升產(chǎn)品設計協(xié)同和預測性維護。工業(yè)AI已經(jīng)證實了其存在價值，而在實際應用上則還需要克服一些阻礙。

　　對于大部分企業(yè)而言，缺乏有效的IT支撐是實際應用的一項最大挑戰(zhàn)。即使在財富500強企業(yè)，由于IT方面的限制，工廠生產(chǎn)的復雜程度也沒有達到那么高，而且阻礙了企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化的能力。這些限制包括將安全標準設置過高，拒絕應用云技術(shù)，或者偏好認證的廠商而拒絕新廠商。其次，IT部門往往都忙于管理工業(yè)數(shù)據(jù)，處理各種各樣格式的數(shù)據(jù)和應付時常不兼容的系統(tǒng)，這也是一個挑戰(zhàn)。

　　當今，人工智能只是應用到了具有超高準確性和精確度的有限問題。而接下來，AI的角色將延伸到解決更具挑戰(zhàn)性的難題，包括通過增強情境意識作一些復雜的決策以及通過在大數(shù)據(jù)集中搜尋細微關(guān)系支持企業(yè)的戰(zhàn)略決策。

　　在未來兩年到五年，人們將逐漸看到混合現(xiàn)實的應用。混合現(xiàn)實是增強現(xiàn)實技術(shù)與虛擬現(xiàn)實技術(shù)的結(jié)合。增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實現(xiàn)階段仍處于應用曲線的早期階段，然而混合現(xiàn)實技術(shù)由于具有巨大潛力逐漸火熱了起來，它尤其適應勞動力老齡化的問題。例如，基于自然語言處理的增強現(xiàn)實技術(shù)，可以引導技術(shù)人員通過步驟提示進行維修，增強現(xiàn)實畫面突出顯示了內(nèi)部零件、展開使用說明，還可以方便與遠程專家電話溝通確認問題。

　　為了增加效率和保持競爭力，項目經(jīng)理和生產(chǎn)設施將更需要人工智能。隨著企業(yè)克服應用障礙，并認識到其價值，AI技術(shù)對企業(yè)保持穩(wěn)步發(fā)展將變得更加關(guān)鍵。早期應用機器學習技術(shù)的企業(yè)也將逐漸涵蓋混合現(xiàn)實技術(shù)以保持競爭優(yōu)勢。