制造业中的生成式 AI

在制造业中，生成式 AI 工具推动了运营效率、创新和决策。作为一名生产专家，通过了解合适的 AI 工具以及如何使用它们，您可以获得竞争优势。这些工具可以帮助您提高生产和设计效率。

在本章中，我们将重点介绍制造业专业人员可以使用的一些最佳创意 AI 工具。我们还将解释如何在您的生产环境中使用它们。

使用生成式 AI 设计工具进行设计和原型设计

制造商可以使用 AI 工具根据特定的输入参数（例如材料特性、成本约束和生产方法）生成数百种设计变体。

工程师可以将所需参数输入到工具中，AI 会生成各种优化重量、强度或材料的设计选项。

汽车制造商可以利用 Fusion 360 设计轻巧耐用的汽车零部件。通过输入材料类型、强度要求和减重目标等参数，AI 工具可以迭代可能的方案。

提示 - “使用铝设计一个轻量化的汽车零部件，满足 500 MPa 的强度要求，并且与现有零部件相比，重量减轻 30%。"

生成式 AI 可以通过模拟不同的生产情况来优化生产流程，从而减少浪费、提高效率并降低运营成本。

MindSphere 使用 AI 实时分析生产数据，并为生产线、资源分配和能源使用推荐优化方案。

工厂经理可以使用 MindSphere 模拟不同配置下的装配线性能，AI 会推荐最合适的配置以减少瓶颈并提高吞吐量。

提示 - “模拟和优化产品 XYZ 的生产线，以减少 20% 的瓶颈并提高 15% 的吞吐量，同时保持能源效率。”

AI 生成通过分析机器数据预测潜在故障来优化预测，从而减少停机时间并延长设备的使用寿命。

此 AI 工具可以预测设备何时可能发生故障，并根据使用情况、磨损和环境数据推荐最佳维护计划。

制造商可以在操作数控机床进行精确切割时，使用 Maximo 监控振动和机器性能数据。AI 将预测机器何时可能发生故障，并在损坏发生前安排维护。

提示 - “检查数控机床的振动和性能数据，以预测潜在的故障并推荐最佳的维护计划。”

生成式 AI 可以通过预测需求、优化库存和减少采购延迟来极大地改进供应链管理。

该工具利用 AI 对整个供应链进行建模和优化，从采购原材料到交付成品。它考虑了生产时间、成本和供应商可靠性等因素。

消费电子产品制造商可以使用 Supply Chain Guru 预测节假日季节的需求波动。AI 生成的模拟推荐理想的库存水平。通过减少过剩库存并将库存产品降至最低。

提示 - “部署和模拟供应链以适应节假日季节不断增长的需求。这保证了您保持足够的库存水平，而不会出现超库存或缺货。”

生成式 AI 和机器视觉技术可以通过检测缺陷、确保产品一致性和最大程度地减少人为错误来自动执行制造过程中的质量控制。

AutoML Vision 使制造商能够为视觉检查任务创建自定义 AI 模型。AI 经过训练可以实时检测缺陷。保证在生产过程的早期发现有缺陷的物品。

智能手机制造商可以使用 AutoML Vision 检查屏幕是否存在裂纹、划痕和像素故障，使 AI 模型能够在产品进入生产前识别任何有缺陷的产品。

提示 - “训练一个视觉模型，在生产过程中识别智能手机屏幕上的屏幕缺陷（划痕、裂纹、坏点）。”

下一代 AI 工具创建、管理和改进制造业中对于合规性、报告和管理任务至关重要的文档，从而节省时间并减少人为错误。

ChatGPT 可以自动执行与重复文档相关的任务，例如生成安全报告、合规性文档或运营流程。

工厂安全经理可以使用 ChatGPT 根据每日日志（包括生产信息和报告的事件）生成安全报告，以确保符合安全法规。

提示 - “创建上个月 XYZ 制造工厂的安全报告。它重点关注我们采取的纠正措施，并确定需要改进的领域。”

生成式 AI 正在彻底改变制造业，帮助制造商创造更好的设计。制造业专业人员正在利用生成式 AI 工具的力量来提高生产效率、降低维护成本和提高供应链效率。

开始尝试使用这些工具，了解 AI 如何提高制造运营的效率、成本效益和竞争力。

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