人工智能如何使流水线变得与众不同
现代化的工厂是高度数字化的环境，机器和传感器无处不在。组装线多年来一直是自动化技术的早期采用者，但仍有改进的空间。人工智能使制造商能够充分利用自动化或其他方式的装配线的全部潜力。
AI仍然是一种相对较新的技术，因此一些制造商可能对采用它有所犹豫。虽然这通常是一笔巨大的投资，但人工智能系统可以带来可观的回报。运行装配线涉及AI可以用来创建更高效??环境的许多数据点。
这只是人工智能可以更好地改变装配线的几种方法。
发现和解决效率低下的问题
人工智能最伟大的才能之一就是在人们可能会错过的数据集中找到联系。这就是为什么许多组织使用机器学习程序来处理其大数据 分析的原因。这也是为什么AI对于希望提高效率的装配线特别有用的原因。
如果装配线从其流程中收集了足够的数据，则AI可以对其进行分析以发现低效率。然后，它可以使用预测分析来建议可能的更改，甚至自动实施它们。忙碌的员工可能无法看到AI可以改善的所有空间。
在一个案例中，一个AI资产优化器在短短八个月的时间里就比手动优化器提高了11.2％的产量。这似乎是一个很小的增长，但随着时间的推移肯定会产生明显的差异。
预测性维护
使用机械臂和其他机械设备使装配线自动化是提高效率的绝佳方法。尽管机器人不需要薪水，但它们确实会带来一些自身的经济问题。它们冒着故障或意外损坏的风险，这可能是一个问题。
制造商可以考虑逐渐的磨损，但有时机器似乎突然崩溃了。如果发生这种情况，可能需要数周的维修时间，这可能会花费大量金钱，并使客户不满。AI可以分析机器的性能并警告工人是否需要尽快维护。
此过程称为预测性维护，可以帮助制造商解决否则可能看不到的问题。虽然潜在的问题可能对人是不可见的，但对于AI系统却可能是。通过提前警告故障，预测性维护可以帮助装配线避免昂贵的停机时间。
用机器视觉检测缺陷
即使装配线的其余部分不是自动化的，AI仍然可以提供实质性的改进。它最有前途的应用之一是质量控制，它可以通过机器视觉进行处理。装配线末端的智能系统可以比人们更快，更准确地发现缺陷。
许多因素可能导致人员质量控制检查人员无法注意到产品缺陷。虽然精疲力尽和无聊之类的事情可能会妨碍人们，但机器不会感到疲劳或无聊。无论使用了多长时间，AI质量检查器都将提供一致，准确的分析。
利用机器视觉，制造商可以将可见世界转换为数据，而AI可以更快地分析该信息。结果，与传统系统相比，AI质量控制可以在更短的时间内提供更好的结果。装配线可以确保生产出无缺陷的产品，并且生产时间更短。
明天的组装线
AI在装配线中的优势实在太大，以至于不为人所知。不久，在装配线的至少一个区域中使用AI可能是标准做法。它很可能会在多个领域得到广泛采用。
第四次工业革命，即工业4.0，是由数据和以数据为中心的技术驱动的一场革命。没有人工智能，制造商将无法充分利用这些数据。AI不仅是另一种可能的改进-公司必须充分利用Industry 4.0。

关注“CDA人工智能学院”，回复“录播”获取更多人工智能精选直播视频！