由於物聯網（IoT）和人工智慧（AI）應用，製造業世界正處於另一場革命的邊緣。除了機器人和自動化等明確的應用案例外，由於資料歷史學家收集的工業時間序列資料，大數據應用正在發揮作用。在所有這些資料上蓬勃發展，可以建構人工智慧系統來傳送早期警告，最佳化流程，預測維護，並執行品質控制。透過收集正確的資料，製造商可以真正發揮人工智慧解決方案的創意，這可以使他們在競爭中脫穎而出。
人們對智慧工廠的想法越來越感興趣，92% 的製造業高層管理認為，這是前進的道路，但實際投入人工智慧解決方案研究的人數遠遠缺少，將這些想法付諸實踐的人數仍然少。也就是說，工業物聯網市場在過去幾年中，一直在穩步成長，隨著技術的成熟，成本正在下降，使公司更容易進入。
工業物聯網和工業4.0
隨著物聯網裝置成為現代社會的常見物品，在製造工廠生產線上，使用連線的機械和感測器也變得司空見慣，在一個一直在等待革命的行業中，引發一波混亂。分佈在這些工廠生產線的感測器和智慧裝置，結合雲或邊緣運算，不斷收集可用於驅動人工智慧和機器學習模型的資料。
IIoT 的缺點是，它對網路攻擊的脆弱性增加。網路攻擊通常以竊取資料、控製作業系統，或監視競爭對手為中心。這些攻擊的修復成本可能很高，但幸運的是，人工智慧也可以在網路安全中發揮作用。
IIoT 最好的一點是，要成為革命的一部分，你不必為智慧機器更換所有裝置。你可以使用智慧感測器、邊緣閘道器改造你的遺留裝置，並在工廠生產線上使用攝影機。但這些東西收集的所有資料都用於哪裡？
預測性維護
預測性維護，是人工智慧在製造業中最有價值的應用之一。使用機器學習模型，你的預測性維護系統可以根據歷史資料，和狀態監測資料的組合，來辨識零件何時可能發生故障，這些資料顯示機器是否在其正常效能範圍內執行。知道何時安排更換可以消除停機和延遲的成本，這些成本與「突然」的突破有關。預測性維護已被證明，可以將停機率減少 7-75%，並將投資報酬率提高十倍。它是如此有利可圖，以至於 IIoT 經常為自己買單，但仍然增加利潤。
數位雙胞胎
數位雙胞胎是使用物聯網、機器學習和人工智慧，生成的流程、產品或服務的數位表示。它有幾個用途，其中之一是它可以支援預測性維護。數位模擬可以設計為更新和更改，以便它始終是實物資產的準確表示。這有助於辨識問題，或揭示如何最佳化流程，並允許建立模擬情境，看看在嘗試之前如何工作。它非常適合維護機器，揭示內部功能，或監控遠端或無法訪問的裝置，如遠端風力渦輪機或道路下的管道。
數位雙胞胎不僅非常適合維護機械，或在整個工廠嘗試新系統，而且可用於產品開發。使用 3D 電腦輔助設計（CAD）模型，可以在實際生產產品之前，測試和改進設計的許多方面，從而減少功能重新設計的需求和成本。
生成設計
生成設計軟體可用於加快創新。它的工作原理，是根據一組設計要求生成多個輸出。以這個為基礎，設計師可以微調輸出，以建立卓越的設計。說到製造，生成設計可以透過加強創新、提高生產力和解放設計師來簡化生產過程。它還可以透過減少對重新設計的需求來節省成本，創造更可靠的產品，其設計更適合目的，或可以設計成更積極的環境影響，或使用更少的資源。 這項技術將在未來幾年改變產品設計。
電腦視覺
如上所述，在工廠生產線安裝高畫質攝影機，是向工廠新增智慧元件的廉價方式之一。可以安裝機器視覺工具來發現小缺陷，並在發現缺陷時傳送警報，以減少生產和降低品質控制成本方面的問題。視覺辨識工具可用於幫助機器人和機器設備，進行標籤放置、包裝檢查和分類等工作。
電腦視覺還可用於追蹤工廠生產線的健康和安全，從辨識不佩戴安全裝置的個人，到發現汙染風險，系統甚至可以進行干預，在發現不合規時阻止訪問，或停止危險機械以防止傷害。
視覺辨識系統可用於文字和條碼讀取，在製造中有幾個應用，例如檢查正在使用的正確配件，或透過工廠對物品進行分類和追蹤。電腦視覺也可以透過檢查零件上的程序，並透過手勢與操作員互動，來指導操作員完成複雜的過程，例如組裝物品。
市場預測
製造人工智慧也有一個遠離工廠生產線的地方。市場演算法可以評估來自消費者資料和其他影響的模式，以估計需求並適應不斷變化的市場。社交傾聽還有助於確定客戶對產品的感受，這些產品可能會被納入重新設計。這些資料賦予了製造商策略性，並預測變化的能力，而不是不斷滯後做出回應。這些預測可以幫助最佳化庫存控制、人員配置要求和能源消耗，這也有助於調節成本。
風險管理
風險可能是一件很難追蹤的事情，因為一些風險在發生之前，甚至不為人所知，而另一些風險也有未完全理解的可疑原因。但隨著人工智慧將電腦超越二進位制思維，電腦可以比人類更遠地分析風險資料，從而改變風險緩解領域的遊戲。
庫存最佳化
庫存管理可以自動化，以大幅改善營運，但更好的是，透過應用人工智慧，它可以變得聰明。從歷史資料的模式中學習，人工智慧驅動的庫存系統，可以在確保庫存始終可用，和不超越任何預算或儲存限制之間取得完美平衡。與以往一樣，大量的即時資料，使這些對供求的洞察力成為可能。但為了在這個過程中新增另一個智慧層，一些工廠甚至使用機器人來檢查和補充庫存。使用這些系統的任意組合，都可以將生產力提高高達 40%。
最後的想法
毫無疑問，工廠的未來在於智慧技術。如前所述，轉移到智慧製造公司，不必在一次代價高昂的改造中完成。智慧裝置可以一點一點地新增，遺留的老裝置設備，可以透過新增感測器，而不是更換來更新。與擁抱任何形式的人工智慧一樣，關鍵是找出人工智慧可以支援哪些流程，並根據你的業務需求開發模式。人工智慧在讚美工人時效果最好，這些工人也需要接受這個想法。
提到的許多技術結合起來，改善了製造業的整體功能，如品質控制、降低營運成本和中繼資料，以提供明智的見解。雖然越來越多的製造商正在進入智慧行業，但許多製造商陷入了試點或概念驗證階段。重要的是要度過這個階段，在製造業中擴充套件人工智慧，以獲得真正的好處。
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