隨著AI從現(xiàn)實(shí)生活變成現(xiàn)實(shí)世界，成為世界變化技術(shù)的前沿，迫切需要系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和實(shí)施AI，以了解其對(duì)下一代工業(yè)系統(tǒng)（即工業(yè)4.0）的真正影響。工業(yè)技術(shù)的下一步是使機(jī)器人技術(shù)，計(jì)算機(jī)和設(shè)備連接到物聯(lián)網(wǎng)（IoT），并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行增強(qiáng)。凱捷（Capgemini）的一份報(bào)告顯示，工業(yè)4.0有可能成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的強(qiáng)大推動(dòng)力，預(yù)計(jì)2018年至2022年之間將為全球經(jīng)濟(jì)增加5，000億至1.5萬(wàn)億美元的價(jià)值。

　　人工智能（AI）是工業(yè)4.0的重要組成部分

　　人工智能是制造商已經(jīng)用來(lái)提高產(chǎn)品質(zhì)量，效率并降低運(yùn)營(yíng)成本的新興技術(shù)之一。我們開(kāi)始看到人與機(jī)器人之間的工作關(guān)系，這一領(lǐng)域得益于制造工廠(chǎng)中AI的使用。由超級(jí)連接的生產(chǎn)流程組成的智能工廠(chǎng)由相互之間通信的各種機(jī)器組成，它們依靠AI自動(dòng)化平臺(tái)來(lái)收集和分析所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)，包括圖像，標(biāo)準(zhǔn)化代碼文本和分類(lèi)的固定字段文本。

　　IDC最近對(duì)已經(jīng)在使用AI解決方案的全球組織進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有25％的人僅制定了企業(yè)范圍的AI策略。許多組織正在應(yīng)用AI來(lái)提高效率。但是，還有大量數(shù)據(jù)甚至還沒(méi)有以使AI能夠使用它們的方式進(jìn)行數(shù)字化或組織。

　　此外，許多組織缺乏合適的人員（例如數(shù)據(jù)科學(xué)家）來(lái)分析他們擁有的任何數(shù)據(jù)。BFSI，醫(yī)療保健，物流是人工勞動(dòng)密集型行業(yè)，需要處理大量數(shù)據(jù)，因此需要AI解決方案才能產(chǎn)生有效的結(jié)果。尋求創(chuàng)新和部署AI的制造公司需要考慮實(shí)現(xiàn)集成自動(dòng)化平臺(tái)，該平臺(tái)使用分形科學(xué)技術(shù)構(gòu)建的機(jī)器人來(lái)執(zhí)行基于管理員的角色和任務(wù)。分形科學(xué)是建立在自我相似性的前提下的，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)承載著關(guān)于模式的相似但不相同的信號(hào)。分形科學(xué)是一門(mén)更具確定性的科學(xué)，需要較小的代表性數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

　　使用分形技術(shù)，需要更薄的基礎(chǔ)架構(gòu)，這些類(lèi)型的AI（稱(chēng)為多租戶(hù)平臺(tái)）使多個(gè)機(jī)器人可以駐留在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上，并一次執(zhí)行多個(gè)不同的進(jìn)程。它還允許人員使用同一臺(tái)機(jī)器來(lái)同時(shí)執(zhí)行其他功能，這意味著完成角色所需的人員操作更少。反過(guò)來(lái)，這意味著可以以更快的速度對(duì)大量工人進(jìn)行再技能和再培訓(xùn)，以從事更多技術(shù)和復(fù)雜的工作，例如設(shè)計(jì)和編程，有效地將他們從生產(chǎn)車(chē)間轉(zhuǎn)移到更高的崗位。職位。這已經(jīng)在某些行業(yè)中發(fā)生了。這些機(jī)器人不僅可以加快制造過(guò)程，而且可以幫助工人進(jìn)行決策。機(jī)器人可以收集，制造倉(cāng)庫(kù)在日常工作中主要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如手寫(xiě)文書(shū)和庫(kù)存清單。基于分形科學(xué)的智能自動(dòng)化平臺(tái)將有助于改造現(xiàn)代倉(cāng)庫(kù)。因此，制造商將能夠減少生產(chǎn)停機(jī)時(shí)間，同時(shí)還可以?xún)?yōu)化生產(chǎn)線(xiàn)的整體運(yùn)營(yíng)效率。

　　制造過(guò)程中的AI

　　在智能工廠(chǎng)中成功運(yùn)營(yíng)并實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的原始設(shè)備制造商（OEM）在其生產(chǎn)流程中使用了AI。經(jīng)過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并可以組織和利用其數(shù)據(jù)集的制造商正在利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，通過(guò)對(duì)設(shè)備功能進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析并從根本上簡(jiǎn)化工廠(chǎng)生產(chǎn)線(xiàn)來(lái)改善質(zhì)量控制，標(biāo)準(zhǔn)化和維護(hù)。許多公司現(xiàn)在的目標(biāo)是在其生產(chǎn)流程中實(shí)施AI，但很少有AI開(kāi)發(fā)計(jì)劃，并且在更大程度上不確定要使用的自動(dòng)化平臺(tái)的類(lèi)型。CIO和CTO開(kāi)始購(gòu)買(mǎi)智能工廠(chǎng)革命，以尋求在制造過(guò)程中實(shí)現(xiàn)最佳運(yùn)營(yíng)效率。但是，他們?cè)诠芾鞟I部署中的很大一部分作用是首先確定需要自動(dòng)化的流程。然后，他們必須選擇正確的自動(dòng)化平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)設(shè)定的目標(biāo)。這是部署和管理AI的基本步驟，因?yàn)殄e(cuò)誤的決策無(wú)疑會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)。

　　業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者還需要從各個(gè)級(jí)別的工人那里建立支持，并有效實(shí)施管理計(jì)劃，該計(jì)劃應(yīng)考慮自動(dòng)化對(duì)組織工作量和角色的影響。這也將有助于查明哪些角色需要重新培訓(xùn)。

　　制造的未來(lái)

　　公司已加緊努力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以適應(yīng)不斷變化的消費(fèi)者需求。制造業(yè)已成為全球經(jīng)濟(jì)的支柱之一，因此在該領(lǐng)域?qū)嵤┘夹g(shù)就是為消費(fèi)者釋放產(chǎn)品和解決方案的真正潛力。分析和物聯(lián)網(wǎng)將在工業(yè)4.0中扮演重要角色，識(shí)別模式，行為并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)帶入制造商的指紋。隨著制造業(yè)務(wù)的持續(xù)增長(zhǎng)，組織還需要找到一種方法來(lái)應(yīng)對(duì)大量數(shù)據(jù)和分析的復(fù)雜性，而它們將擺在他們面前。

　　未來(lái)的方式將制造業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)檎J(rèn)知制造業(yè)，這實(shí)質(zhì)上意味著從整個(gè)制造過(guò)程中收集數(shù)據(jù)，例如員工生物特征識(shí)別，工廠(chǎng)日志，手冊(cè)和設(shè)備傳感器。這些智能資產(chǎn)將使機(jī)器通過(guò)使用連接的傳感器來(lái)優(yōu)化性能。制造商將基于從各種智能工廠(chǎng)工作流程和過(guò)程中收集的數(shù)據(jù)，計(jì)劃更智能的資源優(yōu)化。對(duì)于制造商而言，數(shù)據(jù)泛濫將不再是問(wèn)題，因?yàn)榛跈C(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的認(rèn)知技術(shù)將預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的模式，以提供實(shí)時(shí)信息，從而幫助業(yè)界做出以數(shù)據(jù)為依據(jù)的決策。