1樓：knnay
人工智慧能夠為製造業裝備帶來更先進、更自動化的故障診斷方法，減少故障停機時間，節約運營成本。
製造業近年來有很多這方面的研究。其中，深度殘差收縮網路[1][4]。
（面向強噪、高冗餘資料的）殘差收縮網路
2樓：我想說才說
現在，人工智慧開始與各種傳統的行業結合，從而產生了新的工作方式，對於傳統的行業有所提公升。對於製造業和管理行業都有著一定的影響。
人工智慧和人力管理結合起來之後，就可以幫助熱衷於遠端辦公的企業和員工解決這一問題。企業可以通過資料匹配行業大資料，來分析員工的能力、效率和增長潛力。一方面可以根據演算法推算的結果來給員工增減任務，一方面可以對員工收入、職位晉公升等情況作出判斷。
此外，由於物流資訊化落後，缺少對物流過程的實時跟蹤和物流調配的資訊化管理，還造成了另外乙個壞現象，那就是運輸車輛的空載率較高。中國倉儲協會的調查報告顯示，中國車輛的空載率近45%，而美國只有10%左右，僅此一項每年的損耗就在千億元左右。
這個時候人工智慧系統的作用就凸顯出來了。比如可以開發出一套物流實時跟蹤系統，這個系統會對整體有非常大的改善。
3樓：
人工智慧肯定會造成某些舊的製造業一批人失業，當然也會創造一些新的智慧型產品，比如小公尺的平衡車等所謂「智慧型」產品，這也會創造大量新的就業機會。
4樓：yangke
以我所見的工廠為例：
沒有人工智慧……
有點實力的：
1.產線增加幾台焊接機器手臂：
對應需要增加幾位裝夾治具設計人員；
對應操作人員只需要裝夾即可；
2.幾台CNC機台併排，旁邊增加個軌道，軌道上乙個上下料機器手臂；
對應操作人員只需要間隔一段時間，過去看一次即可；
對應程式設計人員需要考慮的更多了；
3.產線增加幾台打磨機器手臂………………
人工智慧還沒發現，不知道張啥樣；
結論：1.稍微複雜點的工序，目前還沒見到使用機器手臂2.工廠需要的普工減少很多……
3.對基層工程師需要更多了
5樓：赫爾維茨判據
看你怎麼定義人工智慧了。
現在人類的程式設計上，計算機軟體因為開源和相容，已經大幅度領先封閉的韌體程式設計了。如果你說的人工智慧是指阿法狗小愛同學siri這種，那麼他們離製造業還有整整一代的距離。
我們的製造業水平大概是部分自動化的水平。仍然有很多製造類工序離不開人工。當工廠內部工人主要工作從製造產品到檢測產品質量，維護機器執行方向完成轉化時，我們的工廠自動化就算初步完成了。
接下來想要應用人工智慧我個人覺得是無法應用到終端機器的。終端機械人的執行環境一方面不一樣另一方面也沒必要支援完整的ai及控制系統。比如乙隻機械手，我希望它的程式設計只是每秒在四個固定位置焊4個焊點，然後移開等兩秒重複一次:
而不是判斷零件的焊點應該在哪，如何調整位置，如何焊接。前者在控制和執行上更加穩定，工業生產都是要重複單一過程很多次的，這也就是我們宣傳很多耐用產品時會說工業品質，比如工廠的開關，基本都是開關次數壽命到了用壞的。ai龐大而複雜的程式設計不適合這種簡單單調重複的勞動，會更容易出錯。
相反，ai在製造業中的作用應該更加類似於目前的eda，是輔助人類設計新流水線改進現有流水線的設計類角色。流水線作業已經證明了它的優點，沒必要棄之不用。
目前的主要問題還是裝置製造商各自為戰，大家各自用各自的，導致工廠自動化和ai應用發展緩慢。
6樓：吳獻hpu
就我目前從事的機器視覺行業來說，幾乎每個工廠都有這方面的迫切需求！
首先，工廠招工確實比較難，越來越少的年輕人願意從事製造業了，辛苦，而且新進的員工，需要培訓，這個成本也是不容忽視的，從生手到熟練之間，企業不僅要付出人力成本，也要付出材料成本。
上游對下游產品質量要求越來越嚴格，只靠人，是不可靠的，每個人的標準都有差異。
特別是對於需要眼鏡觀察的工位，很不可靠。
機器視覺也屬於人工智慧的乙個小分支，其業務模式在於取代人工目檢這一環節，同時能保證產品質量的穩定性，並且節省成本。
未來的製造業肯定是一線工人越來越少，產品質量越來越穩定。
關於生產資訊的反饋，目前還沒有接觸到具體的業務，不過通過視覺檢測，能通過資料分析，及時發現裝置的狀態，避免造成更多的不良品，減少損失。
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