當前我國制造業正處于從傳統生產模式向數字化、網聯化、智能化的新發展階段。在我國致力于碳中和的戰略背景下，智能制造的發展是我國實現碳中和的關鍵，也是我們從制造大國走向制造強國的重要一步。一方面，AI賦能制造業能通過提高良率、降低原材料損耗等方式來降低生產成本，減少碳排放；另一方面，人工智能可通過全自動化、動態監控等方式提高各生產環節的效率，由此實現降本增效，雙重發展。
業內有專家認為，AI賦能制造業，可以從以下五個環節得以體現：1）設計端，仿真系統提升研發效率；2）生產端，智能
機器人提高生產效率；3）運維端，AI算法智能預測；4）檢測端，
機器視覺增強檢測精準度；5）物流端，智慧物流提升運輸配送效率。
AI賦能制造降本提效的必要性
智能制造是將物聯網、云計算、AI等新一代信息技術應用于生產制造全生命周期，以通過自主深度感知、自主優化決策和自主精準執行提升制造各環節效率。制造業企業智能化轉型可通過數字化、網聯化、智能化三步實現。工廠可以通過數字化、網聯化、智能化的層層遞進，實現“智能工廠”轉型，進一步優化全行業生態。
?數字化：采集海量數據，“感受”工業過程。工業
傳感器作為工業數據的“采集感官”，多類別、廣應用為智能化奠基；
?網聯化：通過互聯互通、高速傳輸、云端計算，打破“信息化孤島”。一方面打通工廠內部的數據流；另一方面進一步打通供應鏈各個環節數據流，最終實現產品全生命周期數字化；
?智能化：提高自主決策水平，通過對生產過程中海量數據信息進行自主理解，學習沉淀形成知識，最終由智能設備自主執行。
總結來看，借助于高速通信網絡和云計算平臺可實現海量數據的匯集，這有助于AI技術的廣泛采用。通過應用深度學習等AI技術，制造業未來有望實現自主智能決策。智能制造的核心也是在海量工業數據的基礎上，通過對數據的深度集成和分析，實現智能化的決策，并通過柔性生產、動態調控、網聯協同等新型制造模式，提高資源配置效率。
設計端：數字化設計軟件集成AI模塊實現高效模擬仿真研發
仿真設計系統通過集成AI模塊，可以縮短研發周期。未來的工廠會為物理對象創建數字化的虛擬模型，來映射其在現實中行為。整合制造流程的數字孿生生產系統，可以將產品設計到生產制造的全過程數字化，提升產品的可靠性和制造效率。其中，產品設計階段具有高不確定性和高成本的特性，基于數字孿生技術的設計仿真通過避免重復進行物理原型測試并改進質量，降低了產品開發成本并縮短了產品開發時間。
數字孿生與AI結合，可進一步提升設計研發的效率：1）數字孿生模型中積累的數據可以在人工智能模型中實現知識積累和沉淀，為AI決策提供數據支持；2）AI模型的決策結果也可以在數字孿生模型得到反復仿真和驗證，為AI決策提供低成本試錯和優化機會，不斷提升其可靠性；3）由于目前仿真系統要求用戶對仿真優化算法和仿真建模工具有較深入的了解，非仿真專業人士難以優化大量參數，而利用AI技術可以幫助研發人員進行選擇。將AI模塊（如機器學習模塊）集成到設計軟件，可以實現高效的模擬仿真分析；因此，研究人員可以在研發階段以低成本進行大量驗證和模擬，或進行數字化自動研發，提升研發效率，大幅縮短研發周期。
西門子專家在慕尼黑上海電子生產設備展現場講解數字孿生技術
生產端：大數據與及其自動化大幅提升生產力
人工智能賦能下的智能制造提供了大數據信息處理、機器視覺信息獲取等功能，為生產環節帶來新的生產力，提升生產效率。
?大數據信息處理：工業生產中產生的海量數據將與工業云平臺相連，采用分布式架構進行分布式數據挖掘，提煉有效生產改進信息，最終將用于預測性維護等領域。
?機器視覺：機器視覺通過計算機模擬人的視覺，基于提取的信息進行處理與理解。隨著工業生產復雜程度的不斷加深，越來越多的微加工生產流程不斷涌現，隨之而來的是大量不可控制的磨損和消耗。為了保證生產精度，機器視覺被廣泛用于零部件的尺寸測量與定位與工序間自動化等工序。
其中，上下料機器人可以精準物料產品傳輸、協作式機器人完成柔性高效人機協作、倉儲機器人對柔性物料產品傳輸等，都是自動化機器人為生產環節帶來新生產力提升效率的普遍體現。
運維端：工業大數據+AI算法智能預測設備異常
制造業作為資產密集型行業，實現企業資產在其生命周期內的價值最大化尤為重要。相較于資產或生產設備出現故障后進行維護，事前預測性的維護，有助于提高生產力，避免宕機帶來的損失，降低設備運營和維護成本。
預測性維護是指基于被監測設備、物料、環境的信息，預測諸如設備剩余使用壽命、物料良率等指標。預測性維護系統可以預測昂貴的維修需求或嚴重故障，并在發生嚴重損壞之前啟動預防措施。服務部門可以快速反應，更換特定零件，或者提前進行維護工作，從而達到預測性維護降低企業生產成本的目的。
以半導體生產為例，設備通常包括大量的零部件，通常在生產廠商所存的零部件有限，如果由于磨損導致生產停止生產公司往往要看零部件的交期才能恢復生產，這個時間有可能是一周或者一個月甚至更久。如果可以預測到零部件的更換時間，通過安排及時的設備維護，生產企業只需在預先安排的設備維護時間更換即可避免無法控制的產能損失。
隨著工業大數據的完善以及數據分析能力不斷提升，基于設備機理模型和產品數據挖掘，尤其是利用神經網絡和機器學習算法建立分析模型，開展基于規則的故障預測、工藝參數優化、設備狀態趨勢預測等單點應用。根據ARC Advisory Group分析，利用傳統方法只能預防約18%的故障，而其他約82%的故障是偶然發生的。但是，人工智能技術結合巡檢機器人構建可預測性維護模型，不僅減少維護人員成本，更能提早發現故障，降低工廠的運營成本，保證企業生產效率的提升，減少額外能耗，助力碳中和。
檢測端：AI+機器視覺助力檢測環節提質增效
傳統的檢測環節通常由人工完成，存在檢測效率低、識別錯誤率相對較高等問題，傳統的機器視覺方案在碎片化的工業生產中仍面臨定制化成本高、周期長、參數標定復雜導致使用不方便等問題。AI借助圖像處理技術進行識別，利用訓練出的模型進行質量檢測，減少人工成本的同時提高精準度，助力制造業實現降本增效。AI+機器視覺的檢測方案有良好的延展性以及統一的標準，并能夠減少人力成本、提高檢測效率，同時普通用戶能對AI工業質檢平臺進行個性化操作，保證使用的便捷性。
日聯科技在線式X-Ray檢測設備
?良好的延展性和統一的標準：機器學習是人工智能的實現方法之一，機器學習模型一旦訓練出，能夠快速部署到工廠的每臺設備，既能保證檢測的實時性要求，又能保證工廠檢測精度的標準統一。
?減少人力成本，提高檢測精度和速度：機器學習模型隨著數據的增加逐漸迭代，從而能保證越來越高的精度和速度，在一些精密工業品的識別上具備優勢。隨著時代的變化，愿意從事工資低、工作重復枯燥質檢的工人越來越少，AI工業質檢有助于制造企業降低人力成本和增加效率。
?定制化程度高，用戶界面易上手：目前，AI技術在檢測端產業化落地的主要產品之一是AI工業質檢平臺。AI工業質檢平臺是對工業視覺檢測推出的集模型訓練和預測于一體的智能平臺，是AI技術針對質檢進行產業化落地的產品。針對傳統制造業缺少AI類人才，新推出的AI工業質檢平臺逐漸模塊化，無需編程基礎即可操作，并且工廠可根據實際需求進行模型的選擇和更新，保證靈活性和時效性。
物流端：智慧物流引領供應鏈變革
智慧物流是將物流活動有關信息與智能硬件、物聯網、人工智能等技術相結合，是具有智能分析決策和智能執行能力的物流系統。智慧物流通過信息流與物品流的快速高效流轉，實現降低成本、提高生產效率的目的。
從國家政策導向而言，工業4.0時代，客戶需求高度個性化，產品生命周期縮短，智能化的工廠需要智慧物流與之匹配，降低企業成本，管理或整合上下游供應鏈。2016年國務院辦公廳、交通運輸部、發改委、國家郵政局等多部委密集出臺了一系列相關政策和法規，推動智慧物流的落地。
（圖源：站酷海洛）
目前智慧物流需求熱點主要集中在物流數據、物流云和物流技術三部分，主要可以總結為信息化、標準化、智能化三大趨勢。從目前而言，TMS（Terminal Management System，終端遠程維護管理系統）、WMS（Warehouse Management System，倉庫管理系統）、RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別技術）、快遞柜、機器人等技術已經逐漸開始商用，而無人卡車、無人機、甚至基于多種技術之上的人工智能目前尚處于研發或測試階段，未來應用場景廣泛。
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