人工智能是引領中國制造業(yè)發(fā)展的關鍵技術，是促進實體經(jīng)濟發(fā)展的重點方向，是制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化轉型發(fā)展的關鍵領域。

　　人工智能技術有哪些？

　　1、計算機視覺

　　計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列，來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。在應用里，計算機在高度受限的工廠環(huán)境里識別諸如生產(chǎn)零件一類的物體，因此相對于尋求在非受限環(huán)境里操作的計算機視覺來說目標更為簡單。

　　2、機器學習

　　機器學習指的是計算機系統(tǒng)無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數(shù)據(jù)來提升自身性能的能力。其核心在于，機器學習是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可用于預測。機器學習的應用范圍非常廣泛，針對那些產(chǎn)生龐大數(shù)據(jù)的活動，它幾乎擁有改進一切性能的潛力。除了欺詐甄別之外，這些活動還包括銷售預測、庫存管理、石油和天然氣勘探，以及公共衛(wèi)生等。

　　3、機器人

　　將機器視覺、自動規(guī)劃等認知技術整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設計巧妙的硬件中，這就催生了新一代的機器人，它有能力與人類一起工作，能在各種未知環(huán)境中靈活處理不同的任務。

　　4、語音識別

　　語音識別主要是關注自動且準確地轉錄人類的語音技術。該技術必須面對一些與自然語言處理類似的問題，在不同口音的處理、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞方面存在一些困難，同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。語音識別系統(tǒng)使用一些與自然語言處理系統(tǒng)相同的技術，再輔以其他技術。

　　從哪些方面切入？

　　現(xiàn)階段，層出不窮的技術給企業(yè)信息化工作帶來了巨大挑戰(zhàn)，如何挑選合適的技術應用于具體實踐成為難點。人工智能的應用場景千差萬別，小到一個芯片的生產(chǎn)，大到火車、飛機的制造，用到的技術差異巨大，在制造業(yè)的落地比較困難。人工智能技術關鍵點是互聯(lián)、實時與智慧，運用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)管理者做決策。企業(yè)可以通過人工智能提供面向客戶的增值服務，幫助企業(yè)產(chǎn)生更多的利潤點。

　　如何支撐企業(yè)構建智能工廠？

　　人工智能協(xié)助制造業(yè)管理者，達成精簡生產(chǎn)流程、優(yōu)化人機協(xié)調(diào)、改善廠線空間設計，提升速度與良率等目標，可在最短時間內(nèi)達成生產(chǎn)平衡。此外，當企業(yè)搭配合適的智能設備后，還能實現(xiàn)生產(chǎn)自動化、檢測精準化，有效降低人為失誤或經(jīng)驗判斷的不足，達到改善產(chǎn)品質(zhì)量、提升附加價值的目標。

　　另外，人工智能技術也能應用于智能規(guī)劃，透過全方位分析可計算出最節(jié)省取貨時間的物料擺放位置、符合人因工程的工站設計、達到最佳人機協(xié)調(diào)的工法等，全面提升整條產(chǎn)線效能。

　　如何驅動企業(yè)核心業(yè)務運營？

　　如今，人工智能應用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車等多個傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，還涉及高端裝備制造、機器人、新能源等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。企業(yè)在業(yè)務運營過程中會有很多數(shù)據(jù)產(chǎn)生，例如產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)等。人工智能如何應用這些數(shù)據(jù)來優(yōu)化業(yè)務流程呢？

　　1、產(chǎn)品研發(fā)

　　在產(chǎn)品研發(fā)方面，通過融入人工智能和機器學習模塊，軟件設計平臺能夠更加理解設計師的需求并掌握造型、結構、材料和加工制造等數(shù)字化設計生產(chǎn)要素的性能參數(shù)，在系統(tǒng)的智能化指引下，設計師只需要設置期望的尺寸、重量及材料等約束條件即可以由系統(tǒng)自主設計出成百上千種可選方案。

　　2、生產(chǎn)制造

　　在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能在機器視覺方面的應用優(yōu)勢則越發(fā)明顯，借助人工智能可以從視覺快速判別材料的多種材質(zhì)，偵測出不合格品并指導生產(chǎn)線進行分揀，在降低人工成本的同時提升出廠產(chǎn)品的合格率。

　　3、營銷服務

　　在營銷服務方面，通過基于機器學習模型對用戶的購買習慣以及產(chǎn)品的屬性進行深度學習，可以形成全面的知識圖譜，在此基礎上向用戶進行個性化推薦，也向銷售商提供相關的生產(chǎn)與營銷建議?；诖髷?shù)據(jù)的銷售預測是供應鏈管理的源頭和基礎能力，據(jù)粗略測算，1%的預測準確度的提升可以節(jié)約數(shù)倍的運營成本。

　　4、供應鏈優(yōu)化

　　企業(yè)為供應鏈系統(tǒng)注入人工智能（AI）技術，通過分析現(xiàn)有的供應鏈戰(zhàn)略和運行數(shù)據(jù)，來總結導致供應鏈失誤的潛在因素。然后，供應鏈AI系統(tǒng)通過對經(jīng)驗知識的學習，預測未來的供應鏈問題，主動決策、自主執(zhí)行相應的解決方案。

　　深度學習算法在未來將推動供應鏈的發(fā)展。通過分析所有這些因素的組合，確定哪些事件組合可以預測供應鏈失誤，并主動構建風險緩解的策略，幫助組織以最低的成本、以最強的信心為客戶提供服務。能夠做到這些事情的公司，將可以最低的成本更好地為客戶服務（更快、更高效率的訂單履行并保證及時性）。
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