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人工智能赋能制造业全流程的技术及应用

制造业是经济增长的关键驱动力。据世界银行数据,2022年全球制造业总产值约为16.19万亿美元,制造业增加值约占全球GDP的16.05%。制造业作为现代经济的基石,反映了一个国家或地区的工业化水平,也是衡量其综合国力和国际竞争力的重要指标。中国制造业是国民经济的主体,承载着国家经济发展的重任,中国制造业的崛起已经成为全球经济的亮点。世界银行数据及国家统计局数据表明,2023年我国制造业GDP高达4.61万亿美元,占总GDP的26.18%,约占据全球制造业份额的28.5%。

当前,我国制造业面临劳动力短缺、生产技术落后、可持续发展压力等多重挑战。国家统计局数据显示,我国制造业劳动力规模显著减少,2015—2020年,制造企业的平均用工人数由8711万人下滑至6550万人,制造业面临着技术工人短缺的问题。在生产技术方面,我国许多传统制造企业的生产技术落后,难以适应现代制造业高效、灵活和智能化的要求。此外,制造业作为高耗能和高污染行业,面临着越来越严格的环保法规和社会责任压力。

在制造业面临诸多挑战的背景下,人工智能(AI)赋能制造业能够降本提效,提高制造业产品质量,加速产品创新,促进绿色生产,提升我国制造业竞争力。当前,AI在制造业领域的应用已贯穿设计、生产、管理、服务等各个环节。据中国信通院统计,制造业智能应用类型及占比如图1所示。

图1制造业智能应用类型及占比

具体地说,AI识别类技术被广泛应用于质量管理、安全生产等环节中,此类技术能力在2022年工业应用案例中的占比高达47.5%。例如,西门子利用自监督学习技术能够有效缓解质检中的小样本和实时性问题。此外,数据建模优化类技术依托机理分析进行参数确定和AI模型选择,显著提升了建模的精度和可解释性,其应用占比也达到2022年工业应用案例的42.9%。某风电厂将齿轮箱运行机理和故障数据联合建模,不仅大幅提升了故障诊断的精度,还赋予了故障结果清晰的物理意义。再者,知识推理决策类技术通过定量复杂决策和异构数据知识自构建等技术手段,有效应对了制造业中知识传承及实训难题,为构建更加丰富且精确的知识网络、辅助复杂决策提供了有力支撑。如沃丰科技开发的多源异构数据对齐技术,利用构建工具自动生成汽车装配知识图谱,显著提升了机械设计效率与品质,成为该领域技术应用的又一典范。

据埃森哲公司测算,到2035年,全球AI技术的应用将使制造业总增长值增长近4万亿美元,年度增长率达到4.4%。2023年工信部发布的数据显示,经过智能化改造,我国制造业研发周期缩短约20.7%、生产效率提升约34.8%、不良品率降低约27.4%、碳排放减少约21.2%。随着AI技术的不断发展和应用,制造业将迎来更大的变革和发展机遇。

1、AI赋能制造业的意义

1.1AI促进制造业提高生产效率

AI能够替代大量人工,帮助制造业提效。AI技术的引入使得制造业能够实现高度自动化,减少对人力的依赖,从而提升效率。例如,在无人矿卡的应用中,自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶,无人矿卡能够实现24小时不间断作业,显著提高了作业效率。此外,通过AI技术赋能质量控制,能够以远超人工质检的速度和分辨率,显著提高生产效率。

其次,AI能够通过优化已有生产流程,帮助制造业提效;以及优化制造业研发设计、生产调度、运营管理等流程,大幅缩短原有流程的时长。例如,AI技术可以帮助企业实时监控和评估生产流程的效率,分析生产流程中的瓶颈,从而调整资源配置,优化生产线布局,提高整体生产效率。同时,AI技术能够通过分析设备的运行数据,预测设备故障的可能性,提前进行优化维护,从而减少设备故障导致的停机时间,提高了生产线的整体效率。

1.2AI促进制造业提高产品质量

AI技术通过优化生产流程和智能控制能够显著提高制造业的产品的良品率。通过高分辨率摄像头和图像处理算法,AI技术能够实时监控生产过程并进行质量检测,AI系统可以在生产线上自动识别缺陷产品,确保只有符合标准的产品进入下一环节,显著减少不良品的产生。

另外,AI技术能够促进产品创新,满足产品的个性化需求。通过分析大量市场数据、用户反馈和产品性能数据,AI技术能够帮助企业识别潜在的市场需求和趋势。企业可以根据客户的具体需求进行灵活生产,而不是依赖传统的大规模生产模式。这种方式不仅提高了客户满意度,还增强了市场竞争力。

1.3AI助力制造业实现绿色生产

AI赋能制造业能够通过降低原材料损耗等方式降低生产成本,减少碳排放,实现绿色生产。

首先,AI能够通过实时监控和分析工厂内各个环节的能耗数据,识别出能源浪费的环节,并通过智能算法优化能源使用。例如,AI可以在设备闲置时自动降低其功耗,或者在能源价格较低时安排高能耗的生产任务,从而减少能源消耗;通过对历史能耗数据和生产计划的分析