以最低成本制造高质量产品是大多数公司的目标，而工业4.0倡议可以让我们比以往任何时候都更接近目标。尽管处于数字化运营的不同阶段，但制造业中的许多人都看到了这些举措提供的巨大机遇。人们谈论最多的举措之一是人工智能(AI)。
麦肯锡2020年的“人工智能现状”调查报告显示，22%采用人工智能的受访者的收入增长超过5%，尤其是在金融和供应链管理等领域。
人工智能也可以给制造业带来好处，我们将在本文中讨论这一点。
提高产品质量
在食品和饮料生产中，保持一致的产品质量是一个重大挑战。使用机器学习可以保持更高水平的产品质量，同时通过视觉检查实现更快的质量检查。
视频和图像识别工具可以实时检测和分析产品，根据输入的规格来判断产品是否通过质量检查。这些工具可以确定一系列需求的合格/不合格结果，例如包装填充水平和标签放置。
如今，图像识别工具更容易使用，使实现更容易。通常，它不需要对当前流程进行全面检修，也不需要在工厂内进行大规模安装，也不需要进行大量投资。
人工智能如何帮助提高质量:
- 保持高精度的目视检查;
- 实时检测质量问题;
- 识别质量问题的根本原因，从而改进未来的生产工艺。
更高效的维护
在机械性能出现问题之前预测问题对制造商的底线有巨大的影响。
通过使用传感器和过去性能数据，可以预测可能的故障，从而在设备发生故障之前采取措施。例如，使用传感器监测机器振动，并在振动范围变化时触发警报。
状态监控解决方案已经变得流行起来，因为它们只需连接到机器上，并将运行数据传输到云端，在云端可以对其进行分析并用于监控设备的健康状况，如果检测到异常性能，则会触发警报。这些类型的工具使用人工智能来预测维护问题，并根据需要发出警报，而不是要求某人调查数据日志。
人工智能还可以获取传感器数据和机器历史记录，以预测何时应该进行维护，从而适当地安排维护时间，以最大限度地减少故障，从而随着时间的推移节省成本。
然后可以使用集成数据分析工具来跟踪理想的生产过程(通常被称为“黄金批次”)。例如，设备过热会对产品的结果产生影响。利用这些信息为设备建立一个理想的“温度范围”，这意味着可以对其进行监控，如果温度升高超过理想范围，数据分析工具就会触发警报。
人工智能如何帮助维护:
- 通过预测性维护，最大限度地减少计划外故障和停机时间，降低成本;
- 识别缺陷或生产异常模式，并在出现问题时触发警报;
- 减少故障造成的浪费。
来自传感器数据的见解
大多数制造设备已经在收集数据;当你有一种方法来理解它时，它会为操作增加价值。
使用传感器捕获和关联与任务相关的信息，例如温度或吞吐量数据，可以实现流程改进。人工智能工具的好处在于获取实时传感器数据，并将其结合起来提取见解，提高态势感知能力。
集成的人工智能或机器学习工具利用原始数据开始识别模式，并提出提高效率的行动建议。对于在多个生产基地或不同班次运营的公司来说，这种比较运营状况并得出见解的能力非常有价值。
有了商业智能解决方案，您的工厂就可以捕获人工智能技术用于识别模式的性能数据。这些解决方案可以捕捉到更广泛的业务图景，不仅是设备，还包括能源使用和生产线的效率。您还可以更全面地了解产品质量指标，并开始结合其他数据源，如客户反馈和供应链效率。
AI如何帮助分析传感器数据:
- 从原始数据中提取模式并识别机会;
- 监控操作条件，并允许进行调整，以实现最佳生产;
- 分析生产周期，确定影响产量的因素。
所有食品和饮料企业都能从降低运营成本和降低风险中获益。机器学习和人工智能工具在这一领域提供了巨大的前景——从执行视觉检查到监控基本制造设备。通过图像识别工具检测质量问题，甚至是产品错误包装的能力，可以极大地降低损害声誉(且成本高昂)的召回风险。
