Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
与通用人工智能不同，制造业中的人工智能专注于特定应用领域，例如质量控制、预测性维护、流程优化与机器人技术。 制造业人工智能指的是利用算法与机器学习技术，实现复杂任务的自动化、识别数据模式并做出预测。 这涉及到分析与处理机械设备与系统生成的海量数据。
但是，企业为什么要在制造业中使用人工智能呢？
例如，通过实时分析设备数据，可以即时发现机器异常。 在工业领域应用人工智能，可实现预测性维护、保障产品质量（预测性质量），并更高效地利用资源（预测性能源管理）。
机器学习 (ML) 是制造业人工智能的技术支柱。 与基于规则的系统不同，机器学习模型能够从历史和实时的生产数据中学习，并持续优化其预测能力。 因此，在流程与工况频繁变化的动态环境中，机器学习模型的价值尤为突出。
其典型应用包括预测性维护与质量控制。在预测性维护中，算法能在设备发生故障前检测到其磨损模式；在质量控制中，计算机视觉系统能比人工检测更快、更可靠地识别产品缺陷。 ML 还可用于流程优化，例如，实时调节参数以降低能耗或获得稳定的生产质量。 另一个前景广阔的应用领域是供应链优化：ML 通过分析需求波动、交付周期和物料供应情况，来构建更具韧性且成本效益更高的供应链流程。
机器学习的优势在于它具有卓越的可扩展性：模型一旦完成训练，便能部署到多个工厂或生产线，使企业能够在全球范围内推行标准化的最佳实践。 与此同时，ML 算法还能适应本地条件，并随着每个新数据集的输入而持续学习、不断进化。
对企业而言，这意味着不仅能减少停机时间、降低成本，还能提升运营灵活性与市场竞争力。 因此，将 ML 集成到生产系统中，是迈向真正数据驱动型制造业的关键一步。
企业应该使用人工智能软件的原因包括：
在生产中运用 AI 技术可带来多重优势。 例如，利用预测性维护等 AI 解决方案，可在故障引发高昂损失前及时识别设备异常。 如果出现问题，可以立即采取维护措施。 AI 解决方案可以避免意外故障，降低维护成本，提高公司的生产率。 此外，相关数据也有助于提升职业安全——因为系统能在一定程度上检测出材料疲劳，从而预防危险状况的发生。
人工智能在工业领域的另一大优势是有助于提高产品质量。 通过使用人工智能，企业可以在早期阶段发现并纠正缺陷和错误，从而减少不良品率和返工。 这有助于提高客户满意度，树立良好的企业形象。
因此，预测能力是 AI 的另一个重要方面。 通过分析大量数据，AI 算法可以识别一些人类专家通常会忽略的趋势和模式。 这使公司能够做出明智的决策，更好地应对未来的挑战。
在工业领域使用 AI，需要做好充分的规划和准备。 根据企业的具体需求选择合适的 AI 技术是成功的关键。 为此应考虑到可扩展性、灵活性和数据兼容性等方面。 我们在工业领域积累了丰富的 AI 项目经验，可以提供有价值的见解，指明在工业领域使用 AI 时需要考虑的事项。
1. 自主开发还是外部采购：
在使用 AI 解决方案之前，企业必须决定是在内部开发 AI 解决方案，还是从外部供应商处购买。 在决策过程中，必须考虑到企业的具体要求、拥有的资源和预算。 我们想在解决方案上花多少钱? 我们是否拥有足够的 AI、数据科学、IT 和生产等方面的专家？
找到答案并非易事。 您可以在我们的“AI 解决方案指南：自主开发还是外部采购”指南中了解更多相关信息；该指南提供了一份检查清单，帮助企业判断在何种情况下应考虑自主开发内部方案或外部采购现成技术。
2. 数据采集：
必须确定生产中的相关数据源，如传感器、机器日志和质量控制数据。 必须确保数据连接稳定可靠。
3. 数据处理和分析：
要有效地使用 AI，必须要有足够的高质量数据。 需要对这些数据进行清理、结构化编排和准备，以便人工智能算法进行处理。 目标是找出数据中的模式和相关性。
4. 集成：
人工智能解决方案必须集成到现有的生产系统中。 我们会进行全面的测试，以确保一切运行顺畅，并且系统能够实时处理数据。
5. 训练：
AI 模型使用收集的数据进行训练。 必须定期审查和调节训练过程，以提高 AI 模型的准确性和性能。 这样做的目的是确保始获得最佳结果。
这份详细的指南旨在为您夯实基础，以便将 AI 有效应用于生产流程。 人工智能为优化生产和提高竞争力提供了巨大潜力。
我们来通过一些具体的实际案例来了解一下 AI 在工业领域的应用。 这些案例中的企业已决定采购 AI 解决方案，并且从中获得了真正的好处。
在工业领域使用人工智能可以释放巨大的潜力。 应用人工智能的企业可以获得诸多好处，如提高效率、降低成本、为决策提供更好的依据。
人工智能在工业领域的前景一片光明。 随着 AI 技术的持续发展，以及企业对 AI 的潜力有了越多越的认识，AI 在工业领域的应用将更加广泛。 企业应尽早将 AI 提上议程，利用 AI 带来的巨大潜力开发创新解决方案，保持市场竞争力。 市场上已经出现了标准化的 AI 解决方案，可用于各种应用，例如气缸的预测性维护。 可以进行设备互联，便于轻松将 AI 引入工业领域。
实际经验表明，AI 已经为企业的生产流程带来了诸多好处。 您必须仔细考虑是外部采购 AI 解决方案，还是在内部自主开发。 购买专业开发的 AI 解决方案有很多好处，例如实施起来迅速，算法质量经过考验，用户界面也简单易用。 重要的是，要仔细权衡“自主开发还是外部采购”的决定，并考虑公司的具体要求和资源。