制造业 AI
什么是制造业中的 AI？
制造业中的人工智能（AI）在信息技术（IT）和运营技术（OT）环境中都能发挥作用，利用机器学习和深度学习等人工智能驱动的工具来优化工业工作流程和生产。
为什么 AI 对于制造业如此重要？
AI 从多个方面帮助改善制造业，从通过简化流程来改善日常运营到影响新产品开发 (NPD)、加快产品上市时间以及树立竞争优势。
AI 如何影响制造业？
随着物联网 (IoT)、边缘和云网络以及机器学习 (ML) 等工具的迅速崛起，制造商不仅可以访问比以往更多的数据，还可以根据捕获的数据采取更有意义的行动：维护设备、监控供应链、优化生产流程（包括质量保证 [QA]）、加快产品开发以及加速 NPD。
AI 在制造业中有哪些优势？
提高可见性并增强实时分析
提高监控特定情况的设备和传感器的可用性有助于深入了解从供应链到生产线的整个制造环境。反过来，AI 可以收集并汇总相关数据，以便制造商在现场或远程监控多个地点的运营情况。
预防性维护
在所使用传感器不变的情况下，AI 可以让制造商更深入地了解其制造环境，并利用历史数据来识别性能欠佳的设备或即将发生故障的机器。AI 可提前向管理员和经理发出警报，帮助最大限度地减少停机时间，甚至通过按计划定期执行或推荐主动维修和更新来完全避免停机。
增强质量和检查
人工 QA 流程因培训不足、人员疲劳等多种因素很容易出错。另一方面，AI 驱动型机器在处理要求严格、单一枯燥的任务时表现优于人类，因此可以将整体产品质量保持在较高水平，而人类可以更加专注于更高级别的任务和思维性工作。所有这些都有助于提高客户和员工的满意度。
改进、加快产品设计
得益于 AI 和虚拟化环境，不必执行耗时的实际测试过程。过去，产品测试需要详尽的研究、独立的设施和人工分析。如今，AI 接管了大部分流程，无需额外开销，从而降低了成本并加快了产品上市速度。
在制造业，AI 如何加速业务决策并实现零缺陷？
AI 增加了在整个制造过程中利用自动化的机会，包括质量保证 (QA) 流程的各个方面，这是在产品发货并出售给客户之前发现产品缺陷的关键点。传统上，此流程通过手动方式完成，因此容易出现人为错误，而且是代价高昂的产品召回、资源配置浪费和利润率下降的主要原因。传统 QA 还将关注重点放在生产的后期制造阶段，而非整个流程。
AI 对制造企业带来了颠覆性影响。首先，它实现了机器视觉，这是一种专为监控特定环境而设计的数字视频方法。AI 会自动分析捕获的图像，并对比指定的通过-失败标准进行实时比较，提醒团队根据需要采取行动。与人工参与较多的方法相比，机器视觉更为可靠，只要确保设置正确。AI 驱动型机器视觉还可以预测潜在缺陷，所采用的方式与它对制造设备进行预防性维护的方式类似，并会在整个制造过程中进行预测。
总的来说，制造业中的 AI 可以显著节省成本，而且作为一种端到端解决方案，在某些情况下甚至有助于提高质量和满意度。在整个过程中获得的洞见还可以影响业务决策，进而影响流程优化、材料采购、产品设计等更多方面。
制造业中的 AI 面临哪些挑战？
在制造业中实施 AI 的主要挑战在于需要大量基础设施投资，以及从边缘和云网络到缺乏足够的高质量数据来支持可行的算法。边缘网络需要大量的设备、传感器、处理能力和带宽，才能实现对实时数据分析至关重要的无延迟运行。如果整个技术栈中缺少上述任何要素，公司就不能指望获得有效的预测模型或具有可比性的高质量结果。
AI 解决方案具有较高的 IT 复杂性和数据质量要求，是 87% 的制造业数据分析师认为其组织未能在多台机器、设备和其他组件上成功实施 AI 的主要原因。
HPE 和制造业中的 AI
HPE AI 解决方案如今帮助制造业实现转型，从而加速其发展。未来的制造业必定具备极高的互连性，且自动化水平和数字驱动水平亦将非常之高。随着工厂车间操作技术与 IT 的不断融合，制造周期内涌现出了无数可激发创新、提高运维效率、缩短停机时间并提升员工生产力的用例。
HPE GreenLake for Manufacturing 有助于最大限度发挥工业物联网 (IIoT) 的潜力，使制造商能够获得大量数据，并解决将这些数据转化为洞见的挑战，以发现效率低下问题并帮助企业保持竞争优势。HPE GreenLake 提供工作负载优化型服务，能够以更快的速度访问数据和深刻洞见，同时兼具云的自动化、敏捷性和经济性与内部部署基础设施的安全性和性能。IT 部门现在可以交付经过更新改造并具备适应能力的精简型解决方案，帮助从车间到高管团队在内的相关人员提高业务效率。
HPE GreenLake 平台也以服务的形式（即基于消费的模式）提供，使公司能够灵活扩展，将 AI 快速应用于制造工作流程，无需承担高昂的资本成本，并顺应不断变化的市场状况、生产激增、新产品或工厂启动以及设施扩建等情况。