随（suí）着信（xìn）息科技时代的光速发展（zhǎn），科学技术正（zhèng）在不断推进更新，互（hù）联网正在以它独特的方（fāng）式引领全国乃至全（quán）球的（de）进步。从技术上而言：凭借着（zhe）计算机运行处（chù）理速度的大幅提升，以及云计（jì）算、大数据、物（wù）联（lián）网等技术的飞速发展（zhǎn），人工智（zhì）能的应用成本（běn）也在大幅度降低。从需求上而言：市场（chǎng）经济（jì）的发展、广大消（xiāo）费者对别具（jù）一格的个（gè）性化（huà）定制和对产品的品质消费需求也在不断提升，因此就极（jí）大程度增（zēng）加了（le）制造业（yè）的繁杂性和要求改革创（chuàng）新的迫（pò）切性，包括生产的组织形式、质量检验（yàn）环节（jiē）、智能（néng）仓（cāng）储等（děng）环节。面对越来越复（fù）杂（zá）的系统和人类学习应对能（néng）力的有限性，接纳人工智能就（jiù）变成了社会发展、经济增长、人类演（yǎn）化的必然，更是（shì）为了满足人们高质量生活的需求。

人工智能技术是（shì）怎样替代人脑,甚至（zhì）超越人脑（nǎo）实现制造价值提升？

“物理世界”和“数（shù）字世界”的碰（pèng）撞（zhuàng）催生了制造（zào）业的巨大转变！传统制造业单（dān）一的生产模式以及人员（yuán）思维方（fāng）式和认识（shí）方（fāng）面的局限（xiàn）性（xìng），导致系统中（zhōng）很（hěn）多更（gèng）加有益的价值并未被完全挖掘出（chū）来（lái），但（dàn）以人工智能为代表的新技术能（néng）为（wéi）传统制（zhì）造业带来（lái）巨（jù）大的改变，能摆脱人类认知的局限性，提升制造效率（lǜ），通过数据（jù）科（kē）学和数据分析来为决策支持（chí）和资源优化提供可（kě）量化依据（jù）。

人工智能在（zài）不同（tóng）的生产环节（jiē），包（bāo）括管（guǎn）理（lǐ）维护、质量检验（yàn）、智能仓储（chǔ）三个方面的运（yùn）用。

1.人工智能对产线设备管理（lǐ）维护

1.1生产（chǎn）线管理维护

工厂运维方面:如（rú）果某一条生产线在（zài）生产过程中突然（rán）发出故障（zhàng）警示，该设备能进行自我诊（zhěn）断，找到出现问题（tí）的（de）地（dì）方和（hé）分（fèn）析（xī）出产生该故障的原因，凭借历史维护记（jì）录和维（wéi）护准则来告知我们应（yīng）该如何解（jiě）决该（gāi）设备故障，甚至能够让机器实现自（zì）我诊断、自我（wǒ）解（jiě）决（jué）、自我（wǒ）恢复。

预测性维护方面：试想一（yī）下假如工业（yè）生产线或生产（chǎn）设备在生（shēng）产过程中突然出现故障，可想（xiǎng）而知造成的损失（shī）是无法估量的（de）。如（rú）果能充分利用大数据建模和神经网络等先进科技算法进行提前（qián）预判，就能让机器设（shè）备在（zài）出现故障之（zhī）前就（jiù）能（néng）分析（xī）出或（huò）者感知到可能会出现的（de）一系列问题（tí）。

1.2产线设备参数优化

生产产（chǎn）线工位有少（shǎo）有（yǒu）多，可能会有几十个甚至上百（bǎi）个，其中涉及到的产线设备、生产材料、员工等都（dōu）非常繁多。通（tōng）过基于生（shēng）产线的（de）大量数（shù）据分析和智（zhì）能（néng）计算能够（gòu）核算出每个工位最佳的人员配比，使（shǐ）生产（chǎn）线平衡率尽可（kě）能提高。减少物质能源、时间和资金的占用（yòng）浪费，尽可能（néng）降低生产成（chéng）本和（hé）员工（gōng）的疲（pí）劳度（dù），减少设（shè）备（bèi）损坏和员工工伤的概率，从而优化（huà）生产工艺，改善产品品（pǐn）质。提高生（shēng）产（chǎn）效率，节约生（shēng）产（chǎn）成本则是（shì）提（tí）高企业效益的（de）最佳选（xuǎn）择！

现如今很（hěn）多工厂都还是（shì）在利用传统的人（rén）工质量检（jiǎn）测来对产品进行质量评估，质（zhì）检员每天需要花十（shí）多个（gè）小时的时（shí）间去判断产（chǎn）品质量是否合格。但长时（shí）间下（xià）来肉眼确实难以承受，视觉疲劳的（de）情况下也很容易（yì）造成（chéng）工作上的失误。

2.人工（gōng）智能在质量检验（yàn）方面（miàn）的（de）优势

人工质检存在这么多弊端（duān），那为什么之前没（méi）采取技术（shù）手段来帮助解（jiě）决质检（jiǎn）问题呢？

最（zuì）主（zhǔ）要（yào）的原因就是在于传统的视（shì）觉检（jiǎn）验（yàn）设（shè）备大概有百分（fèn）之三（sān）十左右的误判率（lǜ），而人（rén）工智能最重要的一个能力就是学习能力，例（lì）如（rú）同样一个（gè）划（huá）痕，它可能（néng）会和传统（tǒng）的（de）系统（tǒng）一样（yàng）第（dì）一次都会出现错误，但通过深度学习后人工智能可以（yǐ）在第二次第（dì）三次杜绝此类错误的出（chū）现（xiàn）。通过利（lì）用深度学（xué）习（xí）和神经网络，就（jiù）能够让电脑快速学习做自（zì）动检测工作。

3.人工智能在智（zhì）能仓储方面的运用

在智能（néng）仓储中（zhōng），随着新（xīn）技术（shù）的不（bú）断引入，体力劳动者（zhě）是第一个要（yào）面临被替代的风险（xiǎn），因为人工智能所（suǒ）创造的动力机制能够在全天（tiān）24小时（shí）的情况下来完成（chéng）相应的工作任务，并且能够保证工作（zuò）的精准性，降低了员工在处理重型机械时（shí）给自己或他人造成事故的风险。其（qí）中（zhōng）仅（jǐn）仓储（chǔ）机器人便已在全（quán）球部署了10万台。

在（zài）仓储环节，对（duì）于企业仓库选址的（de）优化（huà）问题，人工智能技术能（néng）够根据现实环（huán）境的种种约（yuē）束条（tiáo）件，如顾客、供（gòng）应商和生（shēng）产商的地理位置、运输（shū）经济性、劳动力可（kě）获得性、建筑成本（běn）、税收制度（dù）等，进行充分的优化与学习，从而（ér）给出接近（jìn）最优解决方案的选址模式。人工（gōng）智能能够减少人为因素（sù）的干预，使选址更为精准，降低企业成本，提高企业（yè）的（de）利润。

在库存管（guǎn）理方面（miàn），人工智能在降低消（xiāo）费者等待时间（jiān）的同时使（shǐ）得物流相关功能分离开来，令物流运（yùn）作更为有（yǒu）效。人工智能技术最广（guǎng）为人知的一个应（yīng）用就（jiù）是通过（guò）分析大量历史数据，建立（lì）相关模（mó）型对以往的数（shù）据进行（háng）解释并预测未来的数（shù）据。库存（cún）管理的方法是人工智能技（jì）术（shù）应用较早的领（lǐng）域之一，通过分析历史消费数据，动态调整库存水平，保（bǎo）持企业存货的有序流通，提升消费者满（mǎn）意（yì）度的（de）同（tóng）时，不增加企业盲目生（shēng）产的（de）成本（běn）浪（làng）费，使得企业始终能（néng）够提供高（gāo）质量的生产服务。员工（gōng）通过智能眼镜扫描仓库中的（de）条（tiáo）码（mǎ）图形以（yǐ）加（jiā）快采集（jí）速度和（hé）减（jiǎn）少错误。统计数据表明（míng），AR为物流（liú）提供的增值，在（zài）采集数据过程中效（xiào）率提高了25%。

对于运输路径的（de）规划（huá），智能机器（qì）人的投递分拣、智能快递柜的广泛使用都大大提高了物流系统的效（xiào）率（lǜ）。随着无人驾（jià）驶等技术的成（chéng）熟，未来的（de）运输（shū）将更加快捷和高效，通过实时跟（gēn）踪交通信息，以及调整运输路（lù）径，物流配送的时（shí）间精度将逐步（bù）提高。而无人监控的智（zhì）能投递系（xì）统也将大大（dà）减少包装（zhuāng）物的使用（yòng），更加（jiā）环保。

云计算、大数据、物联网、智能终端等互联网基础设施的投入，帮（bāng）助企业直接接入互联网，可以促进信息的广泛（fàn）流动，实现更广（guǎng）范（fàn）围的信息分享和使用（yòng），从而（ér）降低信息处理成本。