制造业中的人工智能：克服数据和人才障碍

人工智能正以前所未有的效率和创新日益成为现代制造业的基础。想象一下实时调整的生产线、预测自身维护需求的机器以及简化供应链各个环节的系统。这不是任何未来的预期。相反，它正在发生，由重塑制造业领域的人工智能技术推动。

然而，将人工智能融入制造业面临着诸多挑战。其中两个最大的挑战是高质量数据的可用性和对更多熟练人才的需求。即使是最先进的人工智能模型，如果没有准确和全面的数据，也会失败。此外，部署和维护人工智能系统需要一支精通制造和人工智能技术的员工队伍。

为什么这些挑战如此重要？其影响是巨大的。克服这些障碍的制造商可以获得巨大的竞争优势。他们可以提高生产力、大幅降低成本并增强创新。相反，那些未能解决这些挑战的人可能会陷入竞争日益激烈的市场，面临错失机会、效率低下和运营障碍。

制造业的数据洪流

制造业正在经历一场数据革命，这场革命由传感器、 物联网设备以及互联的机器。这些数据提供了从设备性能到产品质量等生产过程的洞察。然而，管理如此大量的数据是一项重大挑战。巨大的数据量给存储容量带来了压力，并使处理和分析工作变得复杂，通常会让传统系统不堪重负。

即使拥有大量数据，保持数据质量也至关重要。高质量数据（以准确性、一致性和相关性为特征）是 AI 模型做出可靠预测和决策的必要条件。不幸的是，许多制造商面临着数据不完整、不一致或嘈杂的问题，这削弱了他们的 AI 应用程序的有效性。俗话说“垃圾进垃圾出”对人工智能来说也是如此。如果没有干净可靠的数据，即使是先进的人工智能系统也会失败。

此外， 数据孤岛另一个挑战是，制造数据通常分散在各个部门和遗留系统中，因此很难获得全面的运营视图。这种分散性阻碍了有效的 AI 实施。弥合这些数据孤岛以创建统一的数据环境需要付出巨大的努力和投资，通常需要彻底改革现有的 IT 基础设施和流程。

此外，随着制造系统变得更加互联，确保数据隐私和安全变得越来越重要。网络威胁的增加对敏感的生产数据构成了重大风险，可能导致严重的运营中断。因此，平衡数据可访问性和强大的安全措施至关重要。制造商必须采用严格的网络安全措施来保护其数据，同时遵守监管要求、保持信任并保障其运营。

数据质量和预处理

人工智能在制造业的应用效果在很大程度上取决于输入模型的数据质量。准备数据的基本任务之一是数据清理和标准化。清理包括消除不准确之处、处理缺失值以及消除可能导致结果偏差的不一致之处。标准化可确保来自不同来源的数据统一且兼容，从而实现跨不同系统的无缝集成和分析。

另一个关键方面是特征工程。它将原始数据转换为有意义的特征，从而提高 AI 模型的性能。此过程包括选择相关变量、修改它们以突出重要模式，或创建提供有价值见解的新功能。有效的特征工程可以显著提高 AI 模型的预测能力，使其更加准确和可靠。

异常检测对于保持数据质量也至关重要。通过识别异常值和异常模式，制造商可以解决潜在的未被注意到的错误或问题。异常可以表明数据收集过程中存在问题，或揭示需要进一步调查的重要趋势，从而确保 AI 预测的可靠性和准确性。

数据标签起着至关重要的作用，尤其是对于监督学习需要标记示例来学习的模型。此过程涉及使用相关标签或标签注释数据，这可能很耗时，但对于有效训练 AI 模型至关重要。标记数据为 AI 系统提供了必要的背景信息，以便准确理解和预测结果，使其成为有效部署 AI 的基石。

制造业人工智能人才短缺

由于缺乏熟练的专业人员，制造业采用人工智能面临重大障碍。寻找对人工智能有深刻理解并具备制造流程实践知识的专家是一项挑战。许多制造商难以招募具备人工智能必要技能的人才， 机器学习及数据科学，造成的技能差距阻碍了人工智能的实施。

制造业 AI 的关键角色包括数据科学家、机器学习工程师和领域专家。数据科学家分析和解释复杂数据；机器学习工程师开发和部署 AI 模型，领域专家确保 AI 解决方案与制造业挑战相关。这些角色的结合对于成功集成 AI 至关重要。

然而，这类人才的竞争非常激烈，尤其是来自大型科技公司的竞争，这些公司提供诱人的薪资和福利。这使得小型制造企业很难吸引和留住熟练的专业人士。

克服人才障碍的策略

解决制造业的人工智能人才缺口需要采取多管齐下的方法。一种有效的策略是投资提高现有劳动力的技能。制造商可以通过提供人工智能和相关技术的培训计划、研讨会和认证，为员工提供必要的技能。提供持续学习和专业发展的机会也有助于留住人才并培养持续改进的文化。

与学术机构的合作对于弥合产业与教育之间的差距至关重要。制造商可以与大学合作设计 AI 特定课程、提供实习机会并参与联合研究项目。这些合作伙伴关系为学生提供实践经验，创建熟练的专业人才渠道，并通过合作研究促进创新。

利用外部专业知识是另一种有效策略。将人工智能项目外包给专业公司并利用外部专家，无需大量内部专业知识即可获得先进技术和熟练的专业人员。

通过平台众包人才使制造商能够解决特定的 AI 挑战，并从全球数据科学家和机器学习专家那里获得见解。与 AI 咨询公司和技术提供商合作有助于制造商高效实施 AI 解决方案，使他们能够专注于核心竞争力。

制造业人工智能真实案例

多家领先的制造公司正在从人工智能中受益。例如， 通用电气（GE） 已成功实施人工智能驱动的预测性维护，分析来自设备的传感器数据，在故障发生之前预测潜在故障。这种主动方法大大减少了设备停机时间和维护成本，提高了运营效率并延长了机器的使用寿命。

同样， Bosch 使用人工智能进行需求预测、库存管理和质量控制。通过优化库存水平，博世降低了成本并提高了订单履行率。质量控制也通过人工智能取得了重大进展。同样，西门子采用了人工智能计算机视觉系统 用于装配线上的实时质量控制。该技术可立即检测出缺陷，确保产品质量始终如一并减少浪费，从而使生产效率提高 15%。

底线

总之，将人工智能融入制造业可以改变行业，将未来的概念变成当今的现实。克服数据和人才障碍对于充分利用人工智能的变革潜力至关重要。投资高质量数据实践、提高员工技能并与学术机构和外部专家合作的制造商可以实现无与伦比的效率、创新和竞争力。拥抱人工智能技术使制造商能够提高生产力和卓越运营，为制造业的新时代铺平道路。

来源：智能制造IMS

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