- 秉承亨利福特和贝尔实验室的伟大传统,制造商正利用尖端的人工智能工具来自动执行任务、预测问题和创新。
- 三个个案研究:一家设计软件公司协助用户制作由人工智能推动的数位分身(digital twin);一家高科技制造商利用人工智能为客户制造专门的电子产品;一家大型网路公司利用人工智能成功 发现未知的物料以建立新技术。
- 在寻找未来的制造业领导者时,我们偏好效率大幅革新的企业,这些公司拥抱人工智能技术来发展复杂且相互交织的资料集中模式,以增强效率。

新闻报道:人工智能正推动工业自动化
制造商长期以来一直利用自动化来提高营运效率、减少产品瑕疵、缩短工厂停机时间并最大限度地提高生产。数十年前,贝尔实验室等研发公司以及亨利福特等先行者处于领导地位。近年,3D打印、机器人和计算机视觉技术帮助多个行业(从航空航天到金属和采矿)改善生产模式。如今,人工智能引领潮流,数字分身、生成式人工智能和其他科技以亨利福特从未想象过的方式改变工业自动化。以下是三个显著例子。案例研究:以崭新方式利用人工智能来协助生产过程和材料发现
设计软件供应商提供专有的数字分身软件1
设计软件供应商建立先进的软件来帮助机构即时创建和运营数字分身。多个机构已使用该公司现有的3D软件解决方案来设计产品、建立并制作流程,因此新的数字分身软件可自然相容。人工智能模拟有助早期解决问题,并帮助营运商更佳地管理产品生命周期并改善其后的产品迭代。自动化工厂生产线利用该公司的数字分身软件,我们看到在不同行业 — 从汽车、食品生产到零售 — 存在更多的应用机会。制造服务公司(MSC)依靠人工智能2
电子制造服务公司帮助客户设计和制造电子产品。众多创新包括在工厂使用基于人工智能和机器学习的检测系统。这些系统有助快速且准确地识别瑕疵,从而节省成本并提高效率,而且随着时间这套检测系统会变得更加聪明。该公司同时利用人工智能来优化生产流程,减少冗余并提高吞吐量,其甚至设计出一个自动化的咖啡师系统,利用人工智能来冲调咖啡和鸡尾酒。大型网络公司(LIC)利用人工智能发现数百万种可用于高科技制造的新材料3
研究人员通过利用人工智能发现了220万种新晶体结构,估计其中38万种足够稳定,可用于合成和进一步研究。这使得已知的稳定无机材料的数量显著增加接近十倍。过往,材料科学家识别新晶体的试误过程耗时,这一发现展示了人工智能如何显著加速新材料的研发过程,或可以成为下一个硬件或工业突破的重要推手。有何重要性?
现时,工业制造在人工智能创新的推动下发生翻天覆地的变化。很多公司不仅已认识到人工智能改善其营运的潜力(图1),而且有证据显示人工智能正发挥作用。根据麦肯锡(Mickinsey)近期的一项调查,制造业或可从人工智能的采用中获益良多。在积极使用人工智能的数百家机构中,55%预期制造成本可降低10%或以上,66%预期制造收入至少可增加5%。4图1:大部分企业已搭上人工智能潜力的快车
