不断波动的市场条件、供应链限制、劳动力短缺以及快节奏的全球产业，正迫使各种规模的制造商重新评估他们的运营方式。许多制造商已开始采用技术来保持竞争优势和应对长期存在的业务挑战。从自动化到数字技术、工业物联网等，企业可以利用这些创新技术，最终从不同的系统、流程和人员中获取数据，从而提供做出更好决策所需的战略洞察力。

　　毫无疑问，这些企业有大量数据可以利用。根据麦肯锡的一项研究，制造业每年产生 1.9 PB 或 1,900,000 TB 的数据。问题在于，他们需要一种更好的方法来捕获和分析数据，并将其转化为可用的信息，而且他们需要快速完成。因此，许多企业开始求助于人工智能（AI）来利用他们的数据寻找机会，以提高其运营水平。

　　为什么 AI 非常适合数据分析？

　　从提高制造产量和正常运行时间，到准确预测需求和远程监控机器，甚至控制资产和提高产品质量，都可以利用AI来显着提高整体效率和生产力指标。

　　它不是魔术，而是一组复杂的算法，用于分析大量数据，关联或学习各种变量的模式，并将这些知识应用于当前条件以帮助预测未来状态。这并不是说人类不能执行这些任务，而是Al可以更快地完成这些任务，并以更高的精度处理更多的数据，从而改善业务成果。

　　例如，在任何制造环境中，传统上都有几个不同的工作组和机器都在收集自己的数据。每台设备的信息在质量、格式和时间上都可能有所不同，这可能会造成障碍，并难以从数据中分析和收集任何有意义的见解。

　　借助AI技术可以快速处理大量数据，使公司能够快速准确地结合运营信息，根据备选方案预测结果，使制造商能够做出敏捷、明智的决策。这种防患于未然的预测能力正是AI的优势所在，它可以大大提高产品产量。

　　通过识别产品质量问题的根本原因，AI可以帮助减少产品缺陷和废品率，并提高制造产量。有了详细的信息和分析，制造商就可以在质量控制问题直接影响公司的底线之前解决它们。让我们看一个这样的例子。

　　使用 AI 提高发动机质量

　　一家全球发动机制造商生产大型柴油发动机，用于发电机组、海军和海洋应用以及军用车辆。组装完成后，每台发动机都要经过严格的测试。在测试过程中，即使是最有经验的操作员也往往无法察觉问题的细微迹象，从而导致测试期间或发动机投入使用后发生灾难性故障。这些故障造成了巨大损失，延误了装运，造成了测试区和上游生产的积压，使公司每年损失数百万美元，并对按时交货产生了负面影响。

　　问题不在于缺乏数据，而在于如何使用数据。事实上，该工厂多年来一直在收集过程数据，但在故障发生后仅将其用于后续工作。通过以这种反应性的方式查看数据，团队无法理解为什么会发生这些故障，也无法主动解决它们。最终，这些问题被视为开展业务的成本，直到该公司考虑在现有数据上使用 AI , 在关键资产故障发生之前进行预测。

　　该制造商首先开展了一项试点计划，为AI发挥影响力奠定了必要的数据基础。鉴于需要使用历史数据，该公司首先进行了数据清理和分析，在AI的帮助下，在 48 小时内将来自 100 台发动机的 200 亿个数据点减少到 60 亿个最有影响力的数据点。

　　接下来，按时间和型号连接多个模型集，对数据进行可视化，并找出任何数据差距。在差距分析的基础上，进行了调整，以更频繁地提取某些数据，从而改进建模。通过使用人工智能平台，整个分析在低风险环境中完成，对当前生产没有任何影响。

　　从这些数据中，制造商能够建立基线、识别趋势和异常情况，并制定计划将信息付诸实施。在短短几周内，他们就生成了一份报告，按序列号确定了一组风险发动机。根据这些信息，制造商怀疑这些发动机在质量控制测试或现场出现问题的概率较高。通过将测试数据与实际产品故障联系起来，报告准确地发现了几年内 80% 以上的发动机问题。

　　值得注意的是，这个项目是一个迭代过程，因为AI模型在不断学习。在大约 45 天内，该模型能够提前 30 分钟预测故障，误报率为零。

　　将对运营的干扰降至最低

　　在正式推出期间，Al 解决方案与测试控制系统和人机界面 (HMI) 生成的实时数据相连接。这对正常运行没有任何影响。事实上，该模型已与公司的标准测试软件集成，操作员甚至没有意识到实施了该模型。他们只需要知道，现在他们的HMI界面会告知他们任何潜在的迫在眉睫的问题以及如何应对。

　　在最初的 90 天内，AI应用检测到了 20 起实时事件，避免了 450 多万美元的发动机损坏，项目投资回报率（ROI）达到了 10 倍。

　　正如这个案例所表明的那样，利用AI可以为制造商提供一种方法，帮助他们主动减少质量缺陷、节省资金并提高交货率，同时将对运营的干扰降至最低。从坚实的数据基础开始，并与经验丰富的合作伙伴合作，AI 可以提供推动业务成果所需的洞察力，并帮助制造商在当今快速发展的商业环境中竞争。

　　但AI并不一定是放之四海而皆准的解决方案。根据您的需求、应用和具体情况，需要定制不同的解决方案。因此，拥有一个值得信赖的合作伙伴在您身边非常重要。在 AI 方面，他们可以评估您在数字化转型之旅中所处的位置，了解您的目标或挑战，并从顶级供应商那里确定最适合您实际需求的解决方案。