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333 随着信息（xī）科技时代（dài）的光速发展（zhǎn），科学（xué）技术（shù）正在不断（duàn）推进更新，互联网（wǎng）正在（zài）以它（tā）独特的方式引领全国乃至全球的进步。从技术上而言：凭借着计算机运（yùn）行处理速（sù）度的大幅提（tí）升，以及云计算、大（dà）数（shù）据、物联网等技术的飞速发展，人工（gōng）智能的应用成本（běn）也在大幅（fú）度（dù）降（jiàng）低。从（cóng）需求上而（ér）言：市场经济的发（fā）展（zhǎn）、广大消费者对别（bié）具一格的个性化定制（zhì）和（hé）对产品的品（pǐn）质（zhì）消费需求也在不断提升，因此就极大程度增（zēng）加了制造业的（de）繁杂性和要求改革创（chuàng）新的迫切（qiē）性，包括生产的组（zǔ）织形式、质量检验环节、智（zhì）能（néng）仓储等环节。面对越来（lái）越复杂的系统（tǒng）和人类学习（xí）应对能力的（de）有限性，接纳人工智能就（jiù）变成了社会发展、经济增长、人类演化（huà）的（de）必然（rán），更是为了满足人们高质量生活的需求。
人（rén）工智能技术是（shì）怎（zěn）样替代人（rén）脑，甚至超越人脑（nǎo）实（shí）现制造价值提升？
“物（wù）理世（shì）界”和（hé）“数字世界”的碰撞（zhuàng）催生了制造业的巨（jù）大转变！传统制（zhì）造业单一（yī）的生产模式以及（jí）人员思维方式（shì）和认（rèn）识（shí）方面的局限性，导（dǎo）致系统（tǒng）中很多更加有益（yì）的（de）价值并（bìng）未被完全挖掘出来，但以人工智（zhì）能为代表的新技术能为传统制造业（yè）带来（lái）巨大（dà）的（de）改变，能摆脱人类认知的局限性，提升制（zhì）造效（xiào）率，通过数据科学和数据分（fèn）析来为决策支（zhī）持和资源（yuán）优（yōu）化提供可量（liàng）化依据。
人工智能在不同的生（shēng）产环节，包括管理维护、质量检验（yàn）、智能仓储三个方面的运（yùn）用。
1.人工智能（néng）对产线设备管理维护
1.1生产线管理维（wéi）护
工厂（chǎng）运维方面：如果某一条生产（chǎn）线（xiàn）在（zài）生产过程中突（tū）然（rán）发出故障（zhàng）警示，该设备能进行自（zì）我诊断（duàn），找到出现问题的地方（fāng）和分析出产生该故障的原因（yīn），凭借历史（shǐ）维（wéi）护（hù）记录和维护准则来告知我们应该如何解决该设备故障（zhàng），甚（shèn）至能够让机器（qì）实现自（zì）我诊断（duàn）、自（zì）我解决、自我恢复。
预测（cè）性维护方（fāng）面：试想一下假如（rú）工业生产线（xiàn）或生产设备（bèi）在生产过程中（zhōng）突然出现故障，可想而知（zhī）造成的损失是无法（fǎ）估量的。如果能充分（fèn）利用（yòng）大数据建模和神经（jīng）网络等（děng）先进科技（jì）算法进（jìn）行（háng）提前预判（pàn），就能让机器设（shè）备在出现故障之前就能分析（xī）出或者感知到可能会出现的（de）一（yī）系（xì）列问题（tí）。
1.2产（chǎn）线（xiàn）设备（bèi）参数优化
生产产（chǎn）线工位有少有多，可能会（huì）有几十个甚至上百个，其中涉（shè）及到（dào）的产线设备、生产材（cái）料、员工等都（dōu）非常繁（fán）多。通过基于生产（chǎn）线的大量数据分（fèn）析和智能计算能够核算出每（měi）个（gè）工位最佳的人员配比，使生产线平衡率尽可（kě）能（néng）提高。减少物质能（néng）源、时（shí）间（jiān）和资（zī）金（jīn）的（de）占用（yòng）浪费，尽可（kě）能降低生产（chǎn）成本和员工的疲劳度，减少（shǎo）设备损坏和员（yuán）工工伤的概率，从而优（yōu）化生产工艺（yì），改善产品品质。提（tí）高（gāo）生产（chǎn）效率，节约（yuē）生产成本则（zé）是提高企业效（xiào）益的最佳选（xuǎn）择（zé）！
现如今很多工厂都还是在利用传统的人（rén）工质量（liàng）检测来对产（chǎn）品进行质量（liàng）评估，质检员每天需（xū）要花十多个小时的时（shí）间去（qù）判断（duàn）产品质（zhì）量是（shì）否合格。但长时间下（xià）来（lái）肉眼确实难（nán）以承受，视觉疲劳的情况下也很容易（yì）造成工作上（shàng）的失（shī）误。
2.人工智（zhì）能在质量检验方面的（de）优势
人工质检（jiǎn）存在这么多弊端，那为什么之前没采取（qǔ）技术手段（duàn）来帮助解（jiě）决质（zhì）检问题呢？
最（zuì）主要（yào）的原因就是在于传统的视觉检（jiǎn）验设备（bèi）大概有百（bǎi）分之三十左右的（de）误（wù）判（pàn）率，而（ér）人工智能最重要的一个（gè）能力就是学习能力（lì），例（lì）如（rú）同样（yàng）一个划痕（hén），它可能会和传统的系统一样第一次都会（huì）出现错误，但通（tōng）过深度学习后人工智能（néng）可以在第二（èr）次第三次杜绝此类错误的（de）出现。通过利用深度学（xué）习和神经网络，就能够让电脑快速学习做自（zì）动（dòng）检测工作。
3.人（rén）工智能在智（zhì）能仓储方面的运用
在智能仓储中，随（suí）着（zhe）新技（jì）术的不断（duàn）引（yǐn）入，体（tǐ）力劳动者是第一个要面（miàn）临被替代（dài）的风（fēng）险，因为人工智能所（suǒ）创造的动力机（jī）制（zhì）能够在全（quán）天24小时的情（qíng）况下来完成相应的工作任务，并且能（néng）够保证工作的（de）精准性，降低了员（yuán）工在处理重型（xíng）机械时给自己或他人造成事故的风险。其中仅仓储机（jī）器人便已在全球部署了10万台。
在仓（cāng）储环（huán）节，对于企业（yè）仓库选址的优化（huà）问题，人工智能技（jì）术能够根据现（xiàn）实环境的（de）种（zhǒng）种约束条（tiáo）件，如顾客、供应商（shāng）和生产商的地理位置、运输经（jīng）济性、劳动力（lì）可获得性、建（jiàn）筑成本（běn）、税收制度等，进（jìn）行充分的优化与学习，从而给出接近最优（yōu）解决方案的选址模式。人工智（zhì）能能够减少人（rén）为因素的干预，使选址更（gèng）为精准，降低企业成本，提高企业的利润。
在（zài）库存管理方（fāng）面，人工智能（néng）在降低消费者（zhě）等待时间的同时使（shǐ）得物流（liú）相关功能分离开来，令物流运作更为有效。人工智能技术最广为人（rén）知的一个（gè）应（yīng）用（yòng）就是通过分析大量历史数据，建立相（xiàng）关模（mó）型（xíng）对以（yǐ）往的数据（jù）进行解（jiě）释并预测未来的数据（jù）。库存管理（lǐ）的方法是人工智能技术应用较早的领（lǐng）域之一（yī），通过分析历史（shǐ）消费（fèi）数据，动态调整库存水平，保持企业（yè）存（cún）货（huò）的有序流（liú）通，提升消费（fèi）者满意（yì）度（dù）的同时，不增（zēng）加企业盲目生产的（de）成本浪费，使得企业始终能够提供高质量的（de）生（shēng）产服务。员工通过智能眼镜扫描仓库中的（de）条码图形以加快采集（jí）速度（dù）和减少错误。统计数据表明，AR为（wéi）物流提供的增值（zhí），在（zài）采集（jí）数据过程中效率（lǜ）提（tí）高（gāo）了25%。
对于运输（shū）路径的规划，智能机器人的投（tóu）递分拣、智（zhì）能快递柜（guì）的广泛使用都大（dà）大提高了物流系（xì）统的效率。随（suí）着无（wú）人驾驶等技（jì）术（shù）的（de）成熟（shú），未来的（de）运输将更加快捷和高效（xiào），通过实时跟踪交通信息，以及调整运输（shū）路径，物流配（pèi）送的时间精（jīng）度将逐（zhú）步提高。而无（wú）人监控的智（zhì）能（néng）投（tóu）递系统也将（jiāng）大大减（jiǎn）少包装（zhuāng）物的（de）使用，更（gèng）加（jiā）环保。
云计（jì）算、大数据（jù）、物联网、智能终端等互联网基础设施（shī）的投入（rù），帮助企业直接接入互联网，可以促进信息（xī）的（de）广泛流动（dòng），实现更广范围的信息分享和（hé）使（shǐ）用，从而（ér）降（jiàng）低信息处理成本。
