制造业中的生成式 AI
在制造业中，生成式 AI 工具推动运营效率、创新和决策。作为生产专家，您可以通过了解正确的 AI 工具及其使用方法获得竞争优势。此类工具可以帮助您提高生产和设计效率。
在本章中，我们将重点介绍制造业专业人士可以使用的一些最佳创意 AI 工具。我们还将解释如何在生产环境中使用它们。
使用 Gen-AI 设计工具进行设计和原型设计
使用 AI 驱动的工具，制造商可以根据特定输入参数(例如材料特性、成本约束和生产方法)生成数百种设计变体。
推荐工具:具有生成设计的 Autodesk Fusion 360
工程师可以将所需参数输入工具中，然后 AI 会生成各种设计选项，以优化重量、强度或材料。
用例:汽车零部件的轻量化组件设计
汽车制造商可以利用 Fusion 360 设计轻量化且耐用的汽车零部件。通过输入材料类型、强度要求和减重目标等参数，AI工具可以迭代可能的设计。
提示 − "使用铝材设计轻量化汽车部件，满足 500 MPa 强度要求，与现有部件相比重量减轻 30%。"
使用 AI 驱动的模拟进行流程优化
生成式 AI 可以通过模拟不同的生产情况来优化生产流程，从而减少浪费、提高效率并降低运营成本。
推荐工具:西门子 MindSphere
MindSphere 使用 AI 实时分析生产数据，并针对生产线、资源分配和能源使用提出优化建议。
用例:提高装配线效率
工厂经理可以使用 MindSphere 模拟不同配置下的装配线性能，同时 AI 会推荐最合适的配置以减少瓶颈并提高吞吐量。
提示 − "模拟和优化 XYZ 产品生产线，在保持能源效率的同时减少 20% 的瓶颈并将产量提高 15%。"
用于预测性维护的生成式 AI
AI 生成通过分析机器数据来预测潜在故障，从而优化预测，减少停机时间并延长设备使用寿命。
推荐工具:IBM Maximo 预测性维护
这款 AI 驱动的工具可预测设备何时可能发生故障，并根据使用情况、磨损和环境数据推荐最佳维护计划。
用例:最大限度地减少 CNC 机器的停机时间
制造商在操作 CNC 机器进行精确切割时，可以使用 Maximo 监控振动和机器性能数据。 AI 将预测机器何时可能发生故障，并在损坏发生之前安排维护。
提示 − "检查 CNC 机器的振动和性能数据，以预测潜在故障并推荐最佳维护计划。"
使用 AI 进行供应链优化
生成式 AI 可以通过预测需求、优化库存和减少采购延迟来极大地改善供应链管理。
推荐工具:Llamasoft Supply Chain Guru X
该工具采用 AI 来建模和优化整个供应链，从采购原材料到交付成品。它考虑了生产时间、成本和供应商可靠性等因素。
用例:针对季节性需求优化库存
消费电子产品制造商可以使用 Supply Chain Guru 预测节日期间的需求波动。AI 生成的模拟会推荐理想的库存水平。通过将过剩库存和库存产品减少到最低限度。
提示 − "部署和模拟供应链以适应节日期间不断增长的需求。这可确保您保持足够的库存水平，而不会出现库存过剩或缺货。"
使用 AI 视觉系统进行质量控制
生成式 AI 和机器视觉技术可以通过检测缺陷、确保产品一致性和最大限度地减少人为错误来自动化制造过程中的质量控制。
推荐工具:Google Cloud AutoML Vision
AutoML Vision 使制造商能够为视觉检查任务创建自定义 AI 模型。AI 经过训练可以实时检测缺陷。保证在生产过程的早期发现有缺陷的物品。
用例:智能手机制造中的实时缺陷检测
智能手机制造商可以利用 AutoML Vision 检查屏幕是否有裂纹、划痕和像素故障，从而使 AI 模型能够在产品投入生产之前识别出任何有缺陷的产品。
提示 − "训练视觉模型，在生产过程中识别智能手机屏幕上的屏幕缺陷(划痕、裂缝、坏点)。"
用于文档自动化的生成式 AI
下一代 AI 工具可创建、管理和改进对制造业合规、报告和管理任务至关重要的文档，从而节省时间并减少人为错误。
推荐工具:OpenAI 的 ChatGPT
ChatGPT 可以自动执行与重复文档相关的任务，例如生成安全报告、合规性文档或操作流程。
用例:自动生成安全报告
工厂安全经理可以使用 ChatGPT 根据每日日志(包括生产信息和报告的事件)生成安全报告，以确保符合安全要求法规。
提示 − "上个月为 XYZ 制造厂创建安全报告。它重点介绍我们采取的纠正措施并确定需要改进的领域。"
结论
生成式人工智能正在通过帮助制造商创造更好的设计来彻底改变制造业。制造业的专业人士正在利用 Gen-AI 工具的强大功能来提高生产效率、降低维护成本并提高供应链效率。
开始尝试使用这些工具，以了解人工智能如何提高您的制造业务的效率、成本效益和竞争力。
