关键发现与洞察：制造业更高效工作：制造业如何使用人工智能 2024年5月
聪明工作：制造商如何利用人工智能 五月 2024 更聪明地工作：制造商如何利用人工智能五月 2024 关键发现与制造商见解全国制造业协会 一封来自主席的信 人工智能近年来占据了各大头条，人们真正开始理解和认识到这项技术的可能性和力量。ChatGPT和其他生成式AI工具的推出，使得这项技术更加易于获取，并将其置于普通美国人手中。 制造商一直是开发和实施智能系统和人工智能技术（包括机器学习、深度学习、自然语言处理、机器视觉、数字孪生和机器人技术）的先锋。这使得制造商在人工智能创新开发和部署方面处于独特的位置，为这些技术的有效和负责任的使用提供了宝贵的见解。 AI可以作为倍增器和积极的推动力量。例如，在强生公司，人工智能在许多领域得到了有效应用，从药物开发过程到医院的药品补给。它帮助我们筛选大量数据，为世界各地人们的健康和福祉提供洞见。它协助我们制定针对性的治疗方案，并确保这些方案在恰当的时间、恰当的患者身上得到实施。在进行临床试验时，人工智能帮助我们更有效地建立安全性和有效性保障机制，同时允许我们更大规模地进行试验。人工智能还赋予我们更强大的对供应链的控制能力。总之，它帮助我们的人更好地履行提高医疗结果和使我们的城市、国家和世界变得更加美好的承诺。 人工智能在人类作为核心决策者的人工智能增强流程中表现最佳。这些操作者必须具备知识，受过良好培训，并且能够安全地利用这项技术，发挥其最大潜力。早期，强生公司开发了道德人工智能框架，以及数据科学学院，以提升我们团队的数字化洞察力，并为他们提供人工智能参与技能。随着制造商提升技能并培训更多团队成员与人工智能合作，这项技术将赋予这些工人更多的创新和生产能力。 如你在本篇报告中所述，大小制造商都发现了相似的途径来利用人工智能增强他们的运营并履行自身的承诺。在人工智能的支撑下，制造商能够做更多的事情来提升所有人的生活质量。 鉴于这项代际技术的重大意义，政策制定者必须为各种人工智能应用制定合理、深思熟虑的框架——并且他们应该依靠制造商多年来的经验来构建这些框架。我们需要一个支持制造业人工智能创新和增长的政策环境，因为这将加强美国在该关键新兴领域的竞争力和领导地位。 所有可能的美国现代制造业的未来都涉及人工智能。这项技术是一场变革，它将继续证明自己是在生产线上的一个必要合作伙伴。本文为政策制定者提供了了解现代制造业中人工智能未来的窗口，并提供了一条通往那里的路线图。 Wengel, Kathryn执行副总裁兼首席技术运营与风险官，强生公司董事会主席，美国制造商协会主席 关键洞察 人工智能工具在行业中得到广泛应用，并且是推进现代制造的关键。 制造商在其生产过程中是人工智能的消费者、开发者和部署者。 人工智能在制造业中的潜在应用广泛，可以帮助行业领导者提高效率、产品开发、安全性、预测性维护和供应链物流。 人工智能是指包括机器学习、机器视觉和深度学习在内的一大类技术的总称。这些工具允许制造商使他们的车间更安全，改善工作体验，并创造解决全球挑战的创新产品。 制造商正在以保持工人作为人工智能过程或产品中央驱动者和决策者的方式实施和测试人工智能程序。 为了在推进人工智能和支持制造业创新方面保持全球领先地位，美国应采取谨慎的AI监管策略，将任何监管措施定制到特定用例和风险，合理调整合规负担，支持研发和新劳动力路径，并确保全球监管框架的一致性。 什么是人工智能？ 创新是推动制造业发展的关键，因此，制造商始终处于新技术的前沿 ，力求更加高效和有效地运作。如今，制造商在人工智能的采用和使用方面处于领先地位。人工智能是一个广泛的术语，美国国家标准与技术研究院将其定义为“能够针对一组既定目标，生成诸如预测、推荐或决策等输出，影响真实或虚拟环境的系统。”1这些系统使用数据和人工构建的算法来模拟人类如何感知、学习和对问题和提示做出反应。人工智能系统通常与其他机器相连，并响应数字和物理世界，以支持既可以是非常简单也可以是复杂的流程。2 “我们将人工智能视为我们有效性的关键战略推动者，旨在以更好的方式、更快的速度和更具经济效益地完成工作，同时向我们的客户提供必要的产品。” —— 斯里德哈·西图，AI产品副总裁，施耐德电气 尽管近期大型语言模型和聊天机器人，如ChatGPT和Google Gemini，在大语言模型和聊天机器人方面取得了进展，将这些应用置于聚光灯下，但这些应用仅仅是生成式人工智能技术的冰山一角。 当前使用的AI类型。实际上，制造商已经开发了并部署了智能系统和AI技术多年，形式包括机器学习、深度学习、自然语言处理、机器视觉、数字孪生和机器人技术，这些内容将在以下页面中进一步解释。这些创新通常被归类为“先进制造”或“制造业4.0”。AI融入制造流程已经显著提升了运营效率并促进了新产品的开发。3 AI代表着制造业的巨大机遇。AI技术可以帮助制造商通过提升分析大数据集、识别知识空白、提供解决方案和使团队能够大规模发展新的效率来改进其运营。在整个行业中广泛实施AI可能导致更高效的流程、更大的可持续性、更具创新性的产品以及更安全的工作场所。这些创新将不仅推动经济增长，还能巩固美国在制造业中的全球领导地位。鉴于AI的巨大潜力，关于AI的政策方法应进一步促进这些技术的发展并支持制造商在广泛的应用中使用这些技术，从而加强创新，并最终支持美国在全球舞台上的竞争力。 本报告回顾了人工智能在制造业中的演变过程，以及制造商如何开发和部署人工智能技术以创新其业务运营和整个行业。制造商是人工智能带来的机遇的先行倡导者，并有很多经验可以分享。本报告以政策建议结束，旨在最好地装备制造业充分利用人工智能技术所提供的巨大机遇。美国制造商协会支持鼓励安全、负责任的人工智能开发，同时促进技术创新增长的政策环境。 我们是如何到达这里的？ 人工智能在制造业的实现得益于制造操作中机器和工具的互联互通特性。通过在车间地板上广泛使用连接的传感器和仪器收集数据，实现了机器学习，这是一种早在20世纪80年代就开发出的人工智能类型。4一个机器学习系统分析数据并识别模式，以训练自身进行决策和高效执行任务。深度学习，作为机器学习在2010年代演变而来的扩展，通过包含多层次的推理和数据分析来模拟人脑的工作方式。5机器学习和深度学习是大多数人工智能工具制造商所使用的基础。截至2023年10月，调查的制造商中有74%已投资或计划投资于机器学习。6 人工智能：一种技术，在给定一组目标的情况下，可以生成诸如预测、推荐或决策等输出，这些输出模仿人类行为。 机器学习：一种使用高级算法分析数据并识别模式以训练自身进行决策和执行任务的模式。 深度学习：一个系统，它通过结合多个推理和数据分析层次，来模拟人脑的工作方式。 生成式人工智能：一种利用深度学习根据在大规模数据集中检测到的模式创建内容（如文本、图像或代码）的工具。 如何制造商使用人工智能？ 制造商是知识的收集者。他们汇聚了来自世界各地人们的技能和想法，以创造新产品。这些商品可能小而简单，如螺栓，也可能大而复杂，如汽车。现代的生产车间是互联互通且技术先进的。这使得制造商能够收集关于其运营的数据并提升其生产流程。简而言之，现代制造业的技术创新使机器能够放大制造工人的生产力——而人工智能则是这一创新旅程的下一步。 2023年，美国国家制造协会（NAM）的制造业领导力委员会，一个全球制造业高管网络，进行了调查，以了解制造商如何在其运营中使用人工智能（AI），并探讨AI已经产生的一些影响方式。当被问及为何投资于M4.0技术或数字集成创新，如AI时，受访者指出成本降低、运营意识和流程优化，如图1所示。7这包括通过收集和分析数据以深入了解制造过程的性能，并利用数字技术和数据来确定工艺的效率、速度、设备利用率、材料使用、浪费等，并对如何改进这些方面的任何方面做出决策。 技术？（检查前三大原因）最重要的原因是什么，您的公司在投资转型M4.0时？ 尽可能的情况下，制造商开发他们自己的AI工具来完成这些任务。其他人从科技公司购买AI产品。无论制造商是开发AI技术还是部署AI技术——或者两者都是——他们发现AI有助于减轻重复性任务的负担，使制造工人能够将他们的精力和时间投入到更复杂和前瞻性的活动和项目中。 如图2所示，受访者指出他们在运营中使用了多种人工智能的应用，其中前三项分别是制造和生产、库存管理和质量运营/研发。8 为了实施人工智能，制造商努力确定最适合帮助他们应对挑战的AI系统；如何负责任和透明地收集训练和运行AI模型所需的数据；以及在哪里实施AI以改变当前流程。在此背景下，现代制造商将数据视为一种关键输入，可以利用和利用它来发现新的效率。人工智能正在帮助转换这些数据，以规模实现仅凭人类无法达到的解决方案部署。 以下哪个企业职能已经开始采用人工智能？（所有） 在车间及整个运营过程中收集了大量的数据后，制造商利用人工智能设计生产流程、预测性维护方案和物流决策模型等，众多例子中仅举几例。这些公司正在推动人工智能系统所能做到的边界。这使得制造商处于独特的位置，以引导人工智能政策景观的发展。 效率 持续、广泛地实施早期人工智能技术，如机器学习，提高了制造商的效率。更高的效率使制造商能够以更经济有效的方式分配资源，改善车间流程，实施更可持续的实践，并发现新的增长机会。在美国制造商协会（NAM）进行的访谈中，一家化工生产企业表示，将机器学习应用于从化学反应器收集的数据，使操作人员能够更好地决定如何操作它们。该AI模型会在最佳时机提醒操作人员进行过程变更，而不是手动跟踪所有传感器或依赖特定的操作时间表。尽管人类操作人员在决策和运营中仍然处于中心地位，但人工智能有助于提高其流程的可靠性和产品质量、交付和安全性。 “日立专注于将人工智能、机器学习和相关技术应用于解决工业和社会领域中的现实挑战。功能领域包括维护和维修、运营优化、质量保证、安全管理、供应链管理以及自动化和控制等，以及其他领域。目标是关键工业流程的全流程优化。 - Chetan Gupta，日立株式会社高级人工智能创新中心总经理，以及日立美国工业人工智能实验室负责人 机器视觉是人工智能领域的一项较新进展，它使工业设备能够通过收集和分析其环境中的视觉数据来“看”，从而得出结论。几乎80%的MLC调查受访者已经投资或计划投资于视觉系统。9一家物流公司利用机器视觉对包裹进行分类，依靠AI赋能的机器人应对并基于不断变化的情况和条件做出决策，而不是简单地重复相同的模式。许多公司也使用机器视觉进行质量控制，快速检查零件和材料，以检测人类更难发现的缺陷。对于一些制造商来说，这已经是一种范式转变，使得他们的机器和流程更加高效，并能更快地应对新的情况和问题。 AI模型还可以使用从数字化设备收集的数据进行预测分析。这种分析的结果可以是预测性维护，或识别出效率不高的部件，以便在它们损坏之前进行更换。超过一半的MLC调查受访者表示，预测性维护是他们业务中关键的AI应用。10此类效率可以防止生产出现计划外停机，同时通过实现更节能的过程、降低浪费和减少排放来提高可持续性。 安全 制造商对使用人工智能来提高员工和作业的安全性感兴趣。一家汽车制造商正在使用人工智能和机器视觉来监控生产通道的交叉口，让工人知道是否有叉车或其他机械正在拐角处，超出他们的视野范围。这种人工智能的使用有助于防止人为错误，并在车间地板上大大提高安全性。对于个别工人来说，如收集和从穿戴者的动作和环境数据中学习的机器人外骨骼等人体工程学辅助工具，可以增强人的力量并预防伤害。随着时间的推移，这些工具有可能提高工人的安全性，使工作不那么体力要求高，并降低医疗保健成本，这些都是雇主的主要关注点。 “人工智能使我们能够将数字团队和物理团队结合起来，并通过减少重复性工作和物理压力以及提高安全性来帮助我们的人。” —— 威尔·斯托森，UPS 运营技术高级副总裁 其他公司利用连接设备和人工智能建模来提升客户体验。事实上，47%的受访制造商计划在接下来两年内部署更多面向客户
