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制造(zào)業人工智(zhì)能8大成免费CRM在🔞线看㊙️應用(yòng)場景！

發布(bù)時間：2025-12-10 15:47:13 浏覽(lan)次數：

摘要(yao)：

導讀随着(zhe)智能制造(zao)熱潮的到(dào)來，人工智(zhì)能應用已(yǐ)經貫穿于(yú)設計、生産(chǎn)、管理和服(fú)務等制造(zào)業的各個(ge)環節。人工(gōng)智能的概(gai)念第一次(ci)被提出，是(shì)在20世紀50年(nián)代，距今已(yi)六十餘年(nián)的時間。然(rán)而直到近(jin)幾年，人工(gōng)智能才迎(yíng)來爆發式(shi)的

随着(zhe)智能制造(zao)熱潮的到(dào)來，人工智(zhì)能應用已(yǐ)經貫穿于(yu)設計、生産(chan)、管理和服(fu)務等制造(zào)業的各個(ge)環節。

人工(gong)智能的概(gai)念第一次(cì)被提出，是(shì)在20世紀50年(nián)代，距🛀今已(yǐ)六十餘年(nian)的時間。然(rán)而直到近(jin)幾年，人工(gong)智能才迎(yíng)來爆發式(shì)的增長，究(jiū)其原因，主(zhu)要在于日(ri)趨成熟的(de)物聯網、大(da)數據、雲計(ji)算等技術(shu)。

物聯網使(shi)得大量數(shù)據能夠被(bei)實時獲取(qu)，大數據爲(wei)深度學習(xí)提供了數(shù)據資源及(ji)算法支撐(chēng)，雲計算則(ze)爲人🌈工智(zhì)🍉能提供了(le)靈活的計(ji)算資源。這(zhe)些技術的(de)🈲有機結合(he)，驅動着人(rén)工智能技(ji)🔞術不斷發(fā)展，并取得(de)了實質性(xìng)的進展。AlphaGo與(yu)李世石的(de)人機大戰(zhan)，更是将人(rén)工智能推(tuī)到了風口(kou)浪尖，引爆(bào)了新一輪(lún)的人🐆工智(zhì)能熱潮。

此(ci)後的近幾(jǐ)年，關于人(rén)工智能的(de)研究和應(ying)用開始遍(bian)地開花。随(suí)着智能制(zhi)造熱潮的(de)到來，人工(gong)智能應用(yòng)已經貫穿(chuan)于設計、生(shēng)産、管理和(hé)服務等制(zhi)造業的各(gè)個環節。

人工智(zhi)能技術的(de)三個層次(ci)

人工智能(néng)技術和産(chǎn)品經過過(guo)去幾年的(de)實踐檢驗(yan)，目前應用(yòng)較爲成熟(shú)，推動着人(rén)工智能與(yu)各行各業(ye)的加速融(róng)合。從技術(shu)層面🌈來看(kan)，業界廣泛(fan)認爲，人工(gong)智能的👅核(hé)心能力可(ke)以分爲三(san)個層面，分(fen)别是計算(suàn)智能、感知(zhī)智能、認知(zhi)智能。

計(ji)算智能即(ji)機器具備(bèi)超強的存(cún)儲能力和(he)超快的計(jì)算能力，可(ke)以基于海(hai)量數據進(jin)行深度學(xue)習，利用曆(lì)史✌️經驗指(zhi)導當前環(huán)境🍓。随着計(jì)算力的不(bú)斷發展，儲(chǔ)存手段的(de)不斷升級(jí)，計算智能(néng)可以說已(yǐ)經實現。

感知(zhī)智能是指(zhǐ)使機器具(ju)備視覺、聽(tīng)覺、觸覺等(děng)感知能力(li)，可以㊙️将非(fei)結構化的(de)數據結構(gòu)化，并用人(ren)類的溝通(tōng)方式與用(yòng)戶互動。随(suí)着各類技(jì)術發展，更(gèng)多非結構(gòu)化數據的(de)價值被重(zhòng)視和挖掘(jué)，語音、圖像(xiang)、視頻💚、觸點(dian)等與感知(zhī)相關的感(gan)知智能也(ye)在快速發(fa)展。無人駕(jià)駛汽車、著(zhe)名的波士(shi)頓動力機(jī)器人等就(jiù)運用了感(gan)知智♋能，它(tā)通過各種(zhong)傳感器，感(gǎn)知周圍環(huán)境😄并進行(háng)處理，從而(er)有💁效指導(dao)其運行。

3、認知智能(néng)

相較于計(ji)算智能和(hé)感知智能(neng)，認知智能(néng)更爲複雜(zá)，是指機器(qi)像⭕人一樣(yàng)，有理解能(néng)力、歸納能(neng)力、推理能(néng)力，有運用(yòng)知識的能(neng)力。目前認(rèn)知智能技(ji)術還在研(yan)究探索階(jiē)段，如在公(gōng)共安全領(ling)域😘，對犯罪(zuì)者的微觀(guān)行爲和宏(hong)觀行爲的(de)特征提⭐取(qu)和模式分(fen)析，開發❤️犯(fan)罪預測、資(zī)金穿透、城(chéng)市犯罪演(yǎn)化模拟等(děng)人工智能(neng)模型和系(xì)統；在金融(rong)行業，用于(yu)識别可疑(yí)交🌈易、預測(cè)宏♉觀經濟(ji)波🌈動等。要(yao)将認知智(zhì)能推入發(fā)展的快車(che)道，還有很(hěn)長一段路(lù)要🔴走。

人工智能(neng)制造業應(yīng)用場景

從(cong)應用層面(mian)來看，一項(xiàng)人工智能(neng)技術的應(yīng)用可能會(huì)包🥰含計算(suàn)智能、感知(zhī)智能等多(duo)個層次的(de)核心能力(lì)。工業機器(qì)人、智能手(shou)機、無人駕(jia)駛汽車、無(wú)人機等智(zhì)能🛀産🍉品，本(běn)身就是人(ren)工智能的(de)載體，其硬(ying)件與各類(lèi)軟件結合(hé)具備感知(zhī)、判斷的能(néng)力并實時(shí)與用戶、環(huan)境互動，無(wú)不是綜合(he)了多種人(rén)工智能💁的(de)核心能力(li)。

例如，在制(zhì)造業中被(bèi)廣泛應用(yong)的各種智(zhi)能機器人(rén)：分揀/揀選(xuan)機😄器人，能(neng)夠自動識(shí)别并抓取(qǔ)不規則的(de)物體；協作(zuò)機器人能(néng)夠理解并(bìng)對周圍環(huán)境做出反(fan)應；自動🏃🏻跟(gen)随物料小(xiao)車能夠通(tong)💘過人臉識(shi)别實現自(zì)動跟随；借(jiè)助SLAM（simultaneous localization and mapping，同步定(ding)🐪位與地圖(tu)構建）技術(shu)，自主移動(dòng)💚機器人可(ke)以利用自(zì)身攜帶的(de)傳感器識(shí)别未知環(huán)境中的特(te)征标志，然(rán)後根據機(ji)器人與特(te)征标⛹🏻‍♀️志之(zhī)間的相對(dui)位置和裏(li)程計的讀(dú)數估☀️計機(ji)器人和特(tè)征㊙️标志的(de)全局坐标(biāo)。無人駕駛(shi)技術在定(dìng)位、環境感(gǎn)知、路徑規(guī)劃、行爲決(jué)策🏃🏻與控制(zhi)方✨面，也綜(zong)合應用了(le)多種人工(gong)智能技術(shù)與算法。

目(mù)前制造企(qi)業中應用(yòng)的人工智(zhì)能技術，主(zhǔ)要圍繞在(zài)智能語音(yīn)交互産品(pin)、人臉識别(bie)、圖像識别(bié)、圖像搜索(suǒ)、聲紋識别(bie)、文字識别(bie)、機器翻譯(yi)、機器學習(xí)、大數據計(jì)算、數據可(ke)視化等方(fāng)面。下文則(ze)總結制造(zào)業中常用(yong)的八大人(rén)工智能應(ying)用場景。

制(zhì)造業上有(you)許多需要(yao)分撿的作(zuò)業，如果采(cai)用人工🛀🏻的(de)作業，速度(du)緩慢且成(cheng)本高，而且(qiě)還需要提(tí)供适宜的(de)工作溫度(du)環境。如果(guo)采用工業(ye)機器人進(jin)行智能分(fèn)揀，可以大(dà)幅減低成(cheng)本，提高☁️速(sù)度。

以分揀(jiǎn)零件爲例(li)。需要分撿(jian)的零件通(tong)常并沒有(you)被整齊擺(bǎi)放，機器人(rén)雖然有攝(shè)像頭可以(yi)看到零件(jian)，但卻不知(zhi)道如何把(ba)零🔅件成功(gong)地撿起來(lái)。在這種情(qíng)況下，利用(yòng)機器學習(xí)技術，先讓(ràng)機器人随(suí)機進行一(yi)次📧分撿動(dòng)作，然後告(gao)訴它這次(ci)動作是成(cheng)功分撿到(dao)零件還是(shì)抓空了，經(jing)過多次訓(xùn)練之後，機(ji)器人就會(huì)知道按照(zhao)怎樣的💚順(shun)序來分撿(jian)才有更高(gao)的成功🔴率(lǜ)；分撿時夾(jia)哪📧個位置(zhi)會有更高(gao)的撿起成(cheng)功率；知道(dao)按❓照怎樣(yang)的順序分(fèn)撿，

場景二：設(she)備健康管(guan)理

基于對(duì)設備運行(hang)數據的實(shi)時監測，利(li)用特征分(fen)析🌈和機器(qi)學習技術(shu)，一方面可(kě)以在事故(gu)發生前進(jìn)行💜設備的(de)故障預測(cè)，減少非計(jì)劃性停機(ji)。另一方面(mian)，面對設備(bèi)的突發故(gu)障，能夠迅(xun)速進行故(gù)障診斷，定(ding)位故障原(yuán)因并提供(gòng)相㊙️應的解(jiě)決方案。在(zai)制造行業(ye)應用較爲(wei)常見，特别(bie)是化工、重(zhòng)型設備、五(wǔ)金加工、3C制(zhì)造、風電等(děng)行業。

以數(shu)控機床爲(wei)例，用機器(qi)學習算法(fǎ)模型和智(zhi)能傳感器(qi)💋等技術手(shǒu)段監測加(jia)工過程中(zhōng)的切削刀(dao)、主軸💃和進(jin)💯給電📱機的(de)功率、電流(liú)、電壓等信(xin)息，辯識出(chu)刀具的受(shou)力、磨損、破(po)損狀态及(ji)機床加工(gōng)的穩定性(xing)狀态，并根(gēn)據這些狀(zhuang)态實時調(diào)整加工參(cān)數（主👣軸轉(zhuan)速、進給速(sù)度）和加工(gōng)指令，預判(pan)何時需要(yào)換刀，以提(ti)高加工精(jīng)度、縮短産(chan)線停工時(shi)間并提高(gāo)設備運行(háng)的安✌️全性(xing)。

圖1 基于深(shen)度學習的(de)刀具磨損(sǔn)狀态預測(ce)

基(jī)于機器視(shi)覺的表面(mian)缺陷檢測(cè)應用在制(zhi)造業已經(jīng)較爲🌏常🐕見(jiàn)。利用機器(qì)視覺可以(yi)在環境頻(pín)繁變化的(de)條件下，以(yǐ)毫秒爲單(dān)位快速識(shi)别出産品(pin)表面更微(wēi)小、更‼️複雜(zá)的産品缺(quē)陷，并進👨‍❤️‍👨行(hang)分類，如檢(jiǎn)測産品表(biǎo)面是否有(yǒu)污染物、表(biao)面損傷、裂(liè)縫等。目前(qian)已有工業(ye)智能企業(ye)将深度學(xue)習與3D顯微(wei)鏡結合，将(jiang)缺陷檢測(ce)精度提高(gāo)到納米級(jí)。對于檢測(cè)出的有缺(que)陷的産品(pǐn)，系統可💛以(yǐ)自動做可(kě)修複判定(dìng)，并規劃修(xiū)複路徑及(jí)方法，再由(yóu)設備執行(hang)修複動作(zuò)。

例如，PVC管材(cái)是最常用(yòng)的建築材(cai)料之一，消(xiāo)耗量巨大(da)，在生産包(bāo)裝過程中(zhōng)容易存在(zài)表面劃傷(shāng)、凹坑，水紋(wén)，麻面等諸(zhu)✊多類🔱型的(de)🧑🏽‍🤝‍🧑🏻缺陷，消耗(hao)大量的人(ren)力進行檢(jiǎn)測。采用了(le)表面缺陷(xiàn)視覺自動(dong)😄檢測後，通(tong)過面積、尺(chi)寸最小值(zhi)、最大值設(shè)定，自㊙️動進(jin)行管材表(biao)面雜質檢(jiǎn)測，最小檢(jian)測精度爲(wei)0.15mm²，檢出🧑🏽‍🤝‍🧑🏻率大(da)于99%；通過劃(huà)🔞傷長度、寬(kuan)度的最小(xiǎo)值、最大值(zhi)設定，自動(dong)進行管材(cai)表面劃傷(shang)檢測，最小(xiao)檢測精度(dù)爲0.06mm，檢出率(lü)大于99%；通過(guo)褶皺長度(dù)、寬度的最(zui)小值、最大(da)值、片段長(zhǎng)度、色差阈(yu)值設定，自(zì)動進行管(guan)材表面褶(zhe)皺檢😄測，最(zuì)小檢測精(jing)度爲10mm，檢出(chu)率大于95%。

圖(tu)2 PVC管材表面(mian)褶皺檢測(ce)（來源：維視(shi)智造）

場(chǎng)景四：基于(yú)聲紋的産(chan)品質量檢(jian)測與故障(zhàng)判斷

利用(yòng)聲紋識别(bie)技術實現(xiàn)異音的自(zì)動檢測，發(fā)現不良品(pǐn)，并比對聲(shēng)紋數據庫(ku)進行故障(zhang)判斷。例如(rú)，從2018年年末(mo)開始✏️，佛吉(jí)亞（無錫）工(gong)廠就與集(jí)團大數據(jù)科學家團(tuán)隊展開全(quán)面合作，緻(zhi)力于将AI技(ji)術應用于(yu)座椅調角(jiǎo)器的NVH性能(néng)評判⁉️（震動(dong)噪聲測試(shì)）。2019年，佛🔴吉亞(yà)（無錫）工廠(chang)将AI技術應(yīng)用到調角(jiao)器異音檢(jian)測中，實現(xiàn)從信号采(cǎi)集、數據存(cún)儲、數據分(fen)析到自我(wo)學習全過(guo)程的自❌動(dong)化，檢測效(xiào)率及準确(que)性遠超傳(chuan)統人工檢(jiǎn)測。随着基(jī)于AI（人工智(zhi)能）技術的(de)噪聲檢測(cè)系統在無(wu)錫‼️工廠投(tóu)🙇🏻入應用，人(rén)員數量已(yi)經從38人下(xià)降至3人，同(tóng)時，質量控(kong)制能力顯(xiǎn)著🥰提高，年(nian)經濟效益(yì)高達450萬人(rén)民币。

制造(zao)企業在産(chan)品質量、運(yùn)營管理、能(neng)耗管理和(hé)刀具💛管理(li)等方面💃，可(kě)以應用機(ji)器學習等(deng)人工智能(neng)技術，結合(he)大數據分(fen)析，優化調(diao)度方式，提(ti)升企業決(jué)策能力。

例(li)如，一汽解(jiě)放無錫柴(chái)油機廠的(de)智能生産(chan)管理系統(tǒng)，具有異常(chang)🏃‍♀️和生産調(diào)度數據采(cǎi)集、基于決(jué)策樹的異(yì)常原因診(zhěn)斷、基于回(huí)歸💋分析的(de)設備停機(ji)時間預測(cè)、基于機器(qi)學習的調(diào)度決策優(yōu)化等🔴功能(néng)。通過将曆(li)史調度決(jue)策過程✉️數(shu)據和調度(dù)執行後的(de)實際生産(chǎn)性能指标(biao)作爲訓練(liàn)數據集，采(cǎi)用神🈲經網(wang)絡算法，對(duì)調度決策(cè)評價算法(fǎ)的參數🈚進(jin)行調優，保(bǎo)證調度決(jué)策符合生(sheng)産實際需(xu)求。

場景(jǐng)六：數字孿(luan)生

數字孿(luán)生是客觀(guan)事物在虛(xu)拟世界的(de)鏡像。創建(jian)數字孿生(sheng)的過程，集(ji)成了人工(gong)智能、機器(qi)學習和傳(chuán)♌感器數據(jù)，以建立一(yi)個可以實(shi)時更新的(de)、現場感極(ji)強的“真實(shi)”模型，用來(lai)支撐物理(li)産品生命(ming)周期各項(xiàng)活動的決(jué)策。在完🈲成(chéng)對數字孿(luán)生對象的(de)降階建模(mó)方面，可以(yǐ)把複雜性(xing)和非線性(xìng)模型放到(dào)神經網絡(luò)中，借助♈深(shen)度學習建(jian)立一個有(you)限🐪的目标(biāo)，基于這個(ge)有限的目(mù)标，進行降(jiang)階建模。

例(lì)如，在傳統(tong)模式下，一(yī)個冷熱水(shuǐ)管的出水(shui)口流體及(jí)熱仿真，用(yòng)16核的服務(wu)器每次運(yun)算需要57個(gè)小時，進行(háng)降階建模(mo)之後每次(ci)運算隻需(xū)要幾分鍾(zhōng)。

場景七(qī)：創成式設(she)計

創成式(shì)設計（Generative Design）是一(yi)個人機交(jiao)互、自我創(chuàng)新的過程(cheng)。工🔱程師✊在(zai)進行産品(pǐn)設計時，隻(zhi)需要在系(xi)統指引下(xia)，設置期望(wang)的參數及(jí)性能等約(yuē)束條件，如(ru)材料、重量(liàng)、體積等等(děng)，結合人工(gong)智能算法(fǎ)，就能根據(jù)🏃‍♀️設計者的(de)🍓意圖自動(dong)生成成百(bǎi)上千種可(kě)行性方📐案(an)，然後自行(háng)進行綜合(he)對比，篩選(xuǎn)出最優的(de)設計方案(an)推送給設(she)🌈計者進行(háng)最後的決(jué)策。

創成式(shì)設計已經(jīng)成爲一個(gè)新的交叉(cha)學科，與計(ji)算機和人(ren)🚩工🛀智能技(ji)術進行深(shēn)度結合，将(jiāng)先進的算(suan)法和技術(shu)應用到🙇🏻設(she)計中來。得(dé)到廣泛應(ying)用的創成(cheng)式算法包(bāo)括：參數化(hua)系統、形狀(zhuàng)語🔅法（Shape Grammars(SG)）、L-系統(tong)🛀（L-systems）、元胞自動(dòng)機（Cellular Automata(CA)）、拓撲優(you)化算法、進(jin)化系統和(he)遺傳算法(fǎ)等。

圖3 輪輻(fú)的創成式(shi)設計（來源(yuan)：安世亞太(tai)）

例如(ru)，爲了務實(shí)控制生産(chan)管理成本(běn)，美國本田(tián)公司希望(wang)🐇能夠掌握(wò)客戶未來(lai)的需求會(hui)在何時發(fa)生，因此将(jiang)1200個經⭐銷商(shāng)🚩的客戶銷(xiao)售與維修(xiū)資料建立(li)預測模型(xíng)，推算未來(lai)💜幾年内車(che)輛回👌到經(jing)銷商維修(xiū)的數量，這(zhè)些資訊進(jìn)一步轉爲(wèi)各項零件(jiàn)預先準備(bei)的指‼️标。該(gāi)轉變讓美(měi)國本田已(yǐ)做到預測(ce)準确度高(gāo)達99%，并降低(dī)🍓3倍🈲的客♊訴(sù)❄️時間。

一(yi)是，由于制(zhì)造環節數(shù)據的采集(jí)、利用、開發(fā)都有較大(dà)難度，加之(zhī)企業的數(shu)據庫也以(yǐ)私有爲主(zhǔ)、數據規模(mó)有🤩限，缺乏(fa)優質的機(ji)器學習樣(yang)本，制約了(le)機器的自(zì)主學習過(guo)程。

二是，不(bu)同的制造(zào)行業之間(jian)存在差異(yì)，對于人工(gong)智能解決(jué)方案的複(fú)雜性和定(ding)制化要求(qiu)高。

三是，不(bu)同的行業(yè)内缺乏能(neng)夠引領人(rén)工智能與(yu)制造業深(shēn)🤟度融🍉合發(fā)展趨勢的(de)龍頭企業(yè)。

解決以上(shàng)三大問題(ti)，人工智能(néng)技術才能(neng)更好地應(yīng)用💋于制🌈造(zao)業。

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制造(zào)業人工智(zhì)能8大成免费CRM在🔞线看㊙️應用(yòng)場景！

1、計(jì)算智能

2、感知(zhi)智能

3、認知智能(néng)

場景一：智(zhì)能分揀

場景二：設(she)備健康管(guan)理

場景三(sān)：基于視覺(jiao)的表面缺(quē)陷檢測

場(chǎng)景四：基于(yú)聲紋的産(chan)品質量檢(jian)測與故障(zhàng)判斷

場(chǎng)景五：智能(néng)決策

場景(jǐng)六：數字孿(luan)生

場景七(qī)：創成式設(she)計

場景八(ba)：需求預測(ce)，供應鏈優(you)化