工業4.0的概念正在科技行業掀起波瀾，因為制造企業尋求利用技術進步，使其運營更快、更高效。自2011年提出工業4.0以來，工業4.0一直是席卷制造業的工藝和技術變革浪潮的流行詞。

它在某種程度上可以與數字工廠和智能制造互換，并對傳統制造業進行了許多不同的改變。特別是，這些新的工廠和工廠系統效率更高，因為它們具有深度儀表化、高度網絡化、廣泛自動化和完全數據驅動。

為什么人工智能是工業4.0的重要支柱

工業4.0依賴于廣泛的技術，包括機器人/合作機器人、物聯網、3D打印、增材制造、數字孿生和分析。數字化工廠中既充斥著監視或控制生產各個方面的智能儀器，也充斥著從材料質量到機械上亞毫秒級狀態更新的高粒度數據。

人工智能，包括機器學習和生成式人工智能和辨別性人工智能，可以在工業4.0的大多數技術方面創造令人信服的價值。人工智能的價值通常來自于通過給軟件帶來類似人類的理解水平來提高自動化的標準。

這減少了人們在制造過程中評估信息和做出決策的地方的數量，這既降低了成本，又提高了生產率。機器速度理解可以指導機器人的操作，例如，通過減慢速度、加快速度或修改其行為來應對原材料質量，或過程其他部分速度的變化。

除了生產線的自動化，人工智能在同一類型的環境中仍有無數的用途。首先，它可以幫助構建數字孿生，這是加快產品開發生命周期的另一種技術。

其次，人工智能系統有助于利用工業物聯網基礎設施，例如，通過過濾事件信息，基于傳感器數據發現并預測潛在的生產問題。人工智能還可以通過揭示生產和使用數據中以前看不見的模式，然后使用這些信息來建議設計或流程更改，從而幫助生產數據分析。

工業4.0中的人工智能用例

由于人工智能可以在整個制造過程中提供幫助，因此在工業4.0環境中存在許多用例。在產品生命周期的初期，生成型人工智能可以幫助設計階段以及通過3D打印或計算機控制的加工和增材制造對物理對象進行原型制作。

生成式人工智能系統可以優化設計，使其在材料使用方面更高效。例如，在服裝制造中，這些系統以最小化浪費織物的方式，控制布料螺栓上的服裝面板的切割布局。

在其他類型的工廠中，人工智能系統可以通過減少設計所需的零件數量來優化制造和組裝復雜項目的簡單性。此外，為了加快生產速度，例如，人工智能可以減少在自動人行道上生產成品椅腿所需的單獨切割次數。

目前工廠中的其他具體用例包括：

• Nutella使用生成AI為其產品設計數百萬個獨特的包裝;
• 在3D打印方面，ADDMAN使用混合建模工具，結合人工智能更有效地設計和原型機部件;
• FANUC的工廠生產計算機數控機床，該機床可以從錯誤中學習，并在操作時改進控制;
• 協作機器人可以讓人類在不在場的情況下在生產線上工作，特別是在無氧環境或極熱的溫度下;
• 3D玻璃纖維這樣的工廠通過響應實時事件加速、減速生產線或操作來監控機械性能;
• 寶馬等工廠使用攝像頭和其他傳感器來監控產品質量，一旦檢測到故障就立即移除物品，以節省能源和材料。

現場和云端的計算能力將繼續增強，而人工智能算法和技術也不會停止成熟。制造商知道這一點，也明白他們需要這些工具提供的效率和響應能力，以便在21世紀進行競爭。隨著新制造商的涌現和舊工廠的更新，人工智能將繼續擴大其在工業4.0中的作用。