随着信息（xī）科（kē）技时代（dài）的（de）光速发展，科学技术正在不断（duàn）推（tuī）进（jìn）更新（xīn），互联网（wǎng）正在以它独特的方式（shì）引（yǐn）领全国乃至全球的进步（bù）。从技术上而言：凭借着计算机运行处理速（sù）度的（de）大幅提升（shēng），以（yǐ）及（jí）云计（jì）算、大数据、物联网等技术的飞速发（fā）展，人工（gōng）智能的（de）应用成本也在大幅度降低。从（cóng）需求上而言：市场经济（jì）的发展、广（guǎng）大消费者对别具一格的个性（xìng）化定（dìng）制和对产品的（de）品质消（xiāo）费需求也在（zài）不断（duàn）提升（shēng），因此就极大程（chéng）度增加（jiā）了（le）制造业的繁杂性（xìng）和要求改革创新的（de）迫切性，包括生产的组（zǔ）织（zhī）形式、质量检验环节、智能仓储等环节。面对（duì）越来越复杂的系统和人类学习（xí）应对能（néng）力的（de）有限性，接纳人工智能就变成（chéng）了社会发展、经济增长、人类演化的必然，更（gèng）是（shì）为（wéi）了满足人们高质量生活的需求。

人工（gōng）智能（néng）技术是怎（zěn）样替代（dài）人脑,甚至超越（yuè）人（rén）脑实现（xiàn）制造（zào）价值（zhí）提升？

“物（wù）理世界”和“数字世界”的（de）碰（pèng）撞催生了制造业的（de）巨大转变！传统（tǒng）制造业（yè）单（dān）一的生产模式以（yǐ）及人员思维方式和认（rèn）识方面的局限性，导致系（xì）统中很多更加有益的价值并未被完全挖掘出来，但以人工智能为代表的新技术（shù）能为传统制造业带（dài）来巨（jù）大的改变，能摆脱人类认知的局限（xiàn）性，提升制造效率，通过数据科学（xué）和数据（jù）分（fèn）析来为决（jué）策支持和资源优化提（tí）供（gòng）可量（liàng）化（huà）依据。

人（rén）工智能在（zài）不同的（de）生产环（huán）节（jiē），包括管（guǎn）理维护、质量检验、智能仓储三个方（fāng）面的运用。

1.人工智能对产线（xiàn）设备管理维护

1.1生产线管理（lǐ）维护（hù）

工（gōng）厂运维方面:如果某一条生产线在生产过程中突然发出（chū）故障警示，该（gāi）设备能进行自我（wǒ）诊断，找到出现问题的地方和分析出产生该故障的原因，凭借历史维护记录和维护准（zhǔn）则（zé）来告知（zhī）我们应（yīng）该如何解决该设备故障（zhàng），甚至（zhì）能够让（ràng）机器实（shí）现（xiàn）自我诊断（duàn）、自（zì）我（wǒ）解决、自（zì）我恢（huī）复。

预测性维护方面：试（shì）想（xiǎng）一（yī）下假如工（gōng）业生（shēng）产线或生产设备（bèi）在生产过程中突然（rán）出现故障，可想而知造成（chéng）的损失（shī）是无法（fǎ）估（gū）量（liàng）的。如果能充分（fèn）利用大数（shù）据建模和神经（jīng）网络等先进科（kē）技算（suàn）法（fǎ）进行提前预判，就能（néng）让机器设备在出现故（gù）障之前就能分（fèn）析出或者感知（zhī）到（dào）可能会出现（xiàn）的（de）一系列（liè）问题。

1.2产线设备参数（shù）优化

生产产线工位有（yǒu）少有多，可（kě）能（néng）会有几十个甚至上百个，其（qí）中涉及（jí）到的（de）产（chǎn）线设（shè）备、生产（chǎn）材（cái）料、员工等都非常繁多。通过（guò）基于（yú）生（shēng）产线的大（dà）量数据分析和（hé）智能计算能（néng）够核算出每个工位最佳的人员配比，使（shǐ）生产线平衡率尽可（kě）能提高。减少物（wù）质能源、时（shí）间和资金的占用浪费（fèi），尽可能降低生产成本和员工的疲劳（láo）度，减少设备（bèi）损（sǔn）坏和员工工伤的概率，从（cóng）而优化生产工艺，改善产品品质。提高生产效率，节（jiē）约生产成本则是（shì）提（tí）高企业效益的最佳选择！

现如（rú）今很多工厂都还（hái）是在利（lì）用传统的人工质量检测（cè）来对产品进行质量（liàng）评估（gū），质检员每天（tiān）需（xū）要花（huā）十多（duō）个小时的时间（jiān）去判断产品质量（liàng）是否合（hé）格。但长时间下来肉眼确实难以承受，视觉疲劳（láo）的情况（kuàng）下也很（hěn）容易造（zào）成工作上（shàng）的失误。

2.人工智能在质量检验（yàn）方面（miàn）的优势

人（rén）工（gōng）质检存在这么多（duō）弊端，那为（wéi）什么之（zhī）前没采取技术手段来帮助解（jiě）决质（zhì）检问题呢？

最主要的原因（yīn）就是在（zài）于传统的视（shì）觉（jiào）检验设备大概有（yǒu）百分之三十（shí）左右（yòu）的误（wù）判率，而人（rén）工智（zhì）能最（zuì）重要的一个能力就是学（xué）习能力，例如同样一个划痕，它可能会和传统的系统一样第一次都（dōu）会出现错误，但通过深度学（xué）习后人（rén）工（gōng）智能可以在第二次（cì）第（dì）三次杜绝此类错误的出现。通过利用深（shēn）度学（xué）习和神经网络，就（jiù）能够让电脑快速学习做自动检测工作（zuò）。

3.人工智能在智（zhì）能（néng）仓（cāng）储方面（miàn）的运用

在智（zhì）能仓储中，随着新（xīn）技术（shù）的不断引入，体力劳（láo）动者是第一个要（yào）面临被替（tì）代的风险，因（yīn）为人（rén）工（gōng）智能所创造的动力机制能够在全天24小时的情况下来完（wán）成相应的工（gōng）作任（rèn）务，并且（qiě）能够保证工作的精准性，降低了员工在处理重型机（jī）械时给自己或（huò）他人造成事故的风险。其中仅仓储机器人便已（yǐ）在全球部署了10万台。

在仓储（chǔ）环节，对于企业（yè）仓库选（xuǎn）址（zhǐ）的（de）优化（huà）问（wèn）题，人工智能技术能（néng）够根据现实环境的种种约束条件，如顾客、供应（yīng）商和（hé）生产（chǎn）商的（de）地理（lǐ）位置、运输经济性、劳动力可获得性（xìng）、建筑成本、税收制度等，进（jìn）行充（chōng）分的优化与学习（xí），从而（ér）给出接近最优解决方案（àn）的选（xuǎn）址模式。人工智能能（néng）够减少人为因素的干预，使选址更为精准，降（jiàng）低企业（yè）成（chéng）本，提高企业（yè）的利润。

在（zài）库存管理方（fāng）面（miàn），人工智能在降低消费者等（děng）待时间的（de）同时使得物流相关功能（néng）分离开来，令物流运作（zuò）更为有效。人工智能（néng）技术最广为人知的一个应用就是通过分析大（dà）量历（lì）史数据，建（jiàn）立相关模型对以往的数据进行解释（shì）并预测（cè）未来的数据。库存管理的方法是人工智能技术应用较早的领域之一，通过分（fèn）析历（lì）史消费（fèi）数据（jù），动态调整库存水（shuǐ）平，保持企（qǐ）业存货的有序流通，提升（shēng）消（xiāo）费者（zhě）满意度的同（tóng）时，不增加企业（yè）盲目生产的成本（běn）浪费（fèi），使得企业始终能（néng）够提（tí）供高质量（liàng）的生产服务。员工通过智能眼镜扫描（miáo）仓库中的条码图形以加快采集速度和（hé）减少（shǎo）错误。统计数（shù）据表明，AR为物流提供的增值，在采集数据过（guò）程中（zhōng）效（xiào）率提高了25%。

对于运输路（lù）径的规划（huá），智能（néng）机器人的投递分拣、智（zhì）能快递（dì）柜的广泛（fàn）使用（yòng）都大大提高了物流系统（tǒng）的效率。随着无（wú）人驾驶等（děng）技术的成熟，未来的运输将更（gèng）加快捷（jié）和高效，通过实（shí）时跟踪交通信息，以及调整运输路径（jìng），物流配送的时间精度将逐步（bù）提高。而无人（rén）监（jiān）控的智能投递系统也将（jiāng）大大减（jiǎn）少包装物的使用，更加环（huán）保。

云计算、大数据、物联网、智能终端（duān）等互（hù）联网基础设（shè）施的投入，帮（bāng）助企业直接接入互联网，可以（yǐ）促进信息的广泛流（liú）动（dòng），实现更广范围（wéi）的信息分享和使用，从而（ér）降低信（xìn）息处理成（chéng）本（běn）。