製造業中的生成式 AI

在製造業中，生成式 AI 工具推動了運營效率、創新和決策。作為一名生產專家，通過了解合適的 AI 工具以及如何使用它們，您可以獲得競爭優勢。這些工具可以幫助您提高生產和設計效率。

在本章中，我們將重點介紹製造業專業人員可以使用的一些最佳創意 AI 工具。我們還將解釋如何在您的生產環境中使用它們。

使用生成式 AI 設計工具進行設計和原型設計

製造商可以使用 AI 工具根據特定的輸入引數（例如材料特性、成本約束和生產方法）生成數百種設計變體。

工程師可以將所需引數輸入到工具中，AI 會生成各種最佳化重量、強度或材料的設計選項。

汽車製造商可以利用 Fusion 360 設計輕巧耐用的汽車零部件。透過輸入材料型別、強度要求和減重目標等引數，AI 工具可以迭代可能的方案。

提示 - “使用鋁設計一個輕量化的汽車零部件，滿足 500 MPa 的強度要求，並且與現有零部件相比，重量減輕 30%。"

生成式 AI 可以透過模擬不同的生產情況來最佳化生產流程，從而減少浪費、提高效率並降低運營成本。

MindSphere 使用 AI 即時分析生產資料，併為生產線、資源分配和能源使用推薦最佳化方案。

工廠經理可以使用 MindSphere 模擬不同配置下的裝配線效能，AI 會推薦最合適的配置以減少瓶頸並提高吞吐量。

提示 - “模擬和最佳化產品 XYZ 的生產線，以減少 20% 的瓶頸並提高 15% 的吞吐量，同時保持能源效率。”

AI 生成透過分析機器資料預測潛在故障來最佳化預測，從而減少停機時間並延長裝置的使用壽命。

此 AI 工具可以預測裝置何時可能發生故障，並根據使用情況、磨損和環境資料推薦最佳維護計劃。

製造商可以在運算元控機床進行精確切割時，使用 Maximo 監控振動和機器效能資料。AI 將預測機器何時可能發生故障，並在損壞發生前安排維護。

提示 - “檢查數控機床的振動和效能資料，以預測潛在的故障並推薦最佳的維護計劃。”

生成式 AI 可以透過預測需求、最佳化庫存和減少採購延遲來極大地改進供應鏈管理。

該工具利用 AI 對整個供應鏈進行建模和最佳化，從採購原材料到交付成品。它考慮了生產時間、成本和供應商可靠性等因素。

消費電子產品製造商可以使用 Supply Chain Guru 預測節假日季節的需求波動。AI 生成的模擬推薦理想的庫存水平。透過減少過剩庫存並將庫存產品降至最低。

提示 - “部署和模擬供應鏈以適應節假日季節不斷增長的需求。這保證了您保持足夠的庫存水平，而不會出現超庫存或缺貨。”

生成式 AI 和機器視覺技術可以透過檢測缺陷、確保產品一致性和最大程度地減少人為錯誤來自動執行製造過程中的質量控制。

AutoML Vision 使製造商能夠為視覺檢查任務建立自定義 AI 模型。AI 經過訓練可以即時檢測缺陷。保證在生產過程的早期發現有缺陷的物品。

智慧手機制造商可以使用 AutoML Vision 檢查螢幕是否存在裂紋、劃痕和畫素故障，使 AI 模型能夠在產品進入生產前識別任何有缺陷的產品。

提示 - “訓練一個視覺模型，在生產過程中識別智慧手機螢幕上的螢幕缺陷（劃痕、裂紋、壞點）。”

下一代 AI 工具建立、管理和改進製造業中對於合規性、報告和管理任務至關重要的文件，從而節省時間並減少人為錯誤。

ChatGPT 可以自動執行與重複文件相關的任務，例如生成安全報告、合規性文件或運營流程。

工廠安全經理可以使用 ChatGPT 根據每日日誌（包括生產資訊和報告的事件）生成安全報告，以確保符合安全法規。

提示 - “建立上個月 XYZ 製造工廠的安全報告。它重點關注我們採取的糾正措施，並確定需要改進的領域。”

生成式 AI 正在徹底改變製造業，幫助製造商創造更好的設計。製造業專業人員正在利用生成式 AI 工具的力量來提高生產效率、降低維護成本和提高供應鏈效率。

開始嘗試使用這些工具，瞭解 AI 如何提高製造運營的效率、成本效益和競爭力。

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