AI在生產(chǎn)和物流中的潛力遠未用盡

借助人工智能，自學習系統(tǒng)可以檢查變速箱，從而提高效率并節(jié)省能源。汽車行業(yè)是使用人工智能的先驅(qū)。


▲學習機器人：借助AI，機器無需經(jīng)典編程即可學習人們演示的動作。（照片：博世）

德國汽車工業(yè)正在利用人工智能（AI）優(yōu)化生產(chǎn)和物流。博世首席執(zhí)行官Volkmar Denner甚至將歐洲視為領導者，“因為物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)流程之間的聯(lián)系，特別是在生產(chǎn)中使用人工智能方面，我們擁有其他人所沒有的優(yōu)勢”。

但是，人工智能的使用還遠遠不夠規(guī)范。在德國汽車行業(yè)處于領先地位：22％的公司使用AI，而行業(yè)平均只有11%。這是塔塔咨詢公司和Bitkom調(diào)查的。

“人工智能是博世的關鍵技術。到2025年，所有博世產(chǎn)品都將配備、開發(fā)或生產(chǎn)AI。“集團首席數(shù)字官兼首席技術官Michael Bolle宣布。
使用AI為供應商帶來了回報
博世于2017年開設了人工智能研發(fā)中心，該中心有250多名研究人員在工作。競爭對手采埃孚于2019年在薩爾布呂肯（Saarbrücken）成立了采埃孚人工智能和網(wǎng)絡安全中心（AI代表人工智能），并加入了德國人工智能中心（DFKI）的股東圈。

使用AI可以為供應商帶來回報。例如，采埃孚使用AI在薩爾布呂肯（Saarbrücken）生產(chǎn)8HP自動變速器。它確保了最佳的線路分配，從而減少了停機時間。并且，通過識別在生產(chǎn)線末端檢查中檢測到的故障與有缺陷的變速器的整個生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的關系，可以減少報廢和返工。這樣，AI可以比人類更快地確定哪個生產(chǎn)步驟或每個變速箱最多600個零件中的哪一個導致錯誤。

供應商舍弗勒還使用AI，“主要是機器學習過程，可幫助我們明智地分析更大，更復雜的數(shù)據(jù)集并識別相關性。”數(shù)字化和運營IT主管Roberto Henkel說。舍弗勒的AI每小時分析成千上萬的噪聲和功耗數(shù)據(jù)，以準確預測工具何時會磨損。當對發(fā)亮的或金屬的表面目視檢查時，AI教會他們識別經(jīng)典編程系統(tǒng)幾乎無法檢測到的故障。

還有很多潛力

與博世類似。Bolle說：“通過使用AI進行更有效的生產(chǎn)計劃，羅伊特林根（Reutlingen）的半導體工廠能夠?qū)蝹€區(qū)域的吞吐量提高5％。” 博世開發(fā)了用于光學質(zhì)量控制的Vipas AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)在99.9%的情況下在現(xiàn)場測試中是正確的。借助所謂的能源平臺的智能算法，博世洪堡（Homburg）工廠成功地將二氧化碳排放量減少了10％。

對于Roberto Henkel來說，這僅僅是開始。對于舍弗勒的管理者來說，人工智能的潛力“遠遠沒有用盡”。