随着人工智能（AI）技术的迅速崛起，制造业正在经历重大变革。人工智能正在彻底改变许多领域，从优化生产流程到提供自动化解决方案以降低成本和提高质量。这份报告详细介绍了人工智能在生产领域的作用、它提供的机遇和遇到的挑战，数据来自麦肯锡《2024年技术趋势展望》和世界经济论坛《2024年全球风险报告》报告，全面分析了人工智能在生产领域的战略重要性，提出并分析了这一转变的未来方向。
生产行业现状分析
全球制造业形成了一个庞大的生态系统，涵盖汽车、电子、医药、化工、消费品等众多细分行业。该行业在全球范围内规模达数十亿美元，为数百万人提供就业机会，是经济增长的主要引擎之一。通用电气、西门子、丰田、巴斯夫等领先公司正在通过专注于数字化、自动化和可持续发展的战略来巩固其在行业中的地位。近年来，数字孪生、工业 4.0 和敏捷生产等创新趋势通过提高该行业的效率和灵活性提供了竞争优势。
制造业中的人工智能技术
人工智能（AI）技术越来越多地应用于制造业，并为各个领域提供解决方案。机器学习、机器人流程自动化 (RPA)、机器视觉和自然语言处理等人工智能技术应用于许多领域，从生产线流程优化到质量控制和预测性维护应用。机器学习算法广泛应用于该领域，通过减少生产过程中的低效率和错误率来降低成本并提高效率。机器视觉技术通过最大限度地减少质量控制过程中的人为错误来提高产品质量。
制造业人工智能市场规模
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2023年至2028年间，制造业人工智能的市场规模预计将达到208亿美元，复合年增长率（CAGR）为45.6%。生产过程中的效率提高、成本降低和质量提高，尤其是机器学习、机器视觉和自动化等技术的提高，是这一增长的主要驱动力。图中的区域分布表明，这些技术在北美和亚太地区的采用更为密集，并且这些区域正在引领增长。
人工智能在制造业的应用
人工智能 (AI) 应用在制造业中具有广泛的用途，可优化流程、提高质量并降低成本。在从生产线到供应链的许多领域，人工智能技术提供了效率和灵活性，同时使业务流程更具可持续性和竞争力。人工智能在生产领域的一些重要应用可以列举如下：
过程自动化
人工智能支持的机器人系统和自动化技术被广泛用于提高生产线的效率。机器学习算法和机器人流程自动化 (RPA) 专门用于自动化重复任务并加快生产线速度。这些技术通过减少人为错误来降低生产成本并提高效率。
质量控制
机器视觉和机器学习是快速准确地检测质量控制过程中错误的重要工具。资料显示，机器视觉技术用于检测生产线上产品的表面缺陷或尺寸误差。该技术超越了人工检查，加快了质量控制流程并提高了生产质量。例如，在汽车行业，基于机器视觉的系统用于确保零件没有错误，从而提高整体质量。
保养与维修
预测性维护技术通过预测生产设备的故障来降低维护成本并确保运营连续性。通过将人工智能与工业物联网（物联网）数据相结合，此类系统提供了预测设备故障并优化维护需求的解决方案，通过分析传感器的数据，它们可以识别可能的故障，从而最大限度地减少计划外停机。
供应链和物流优化
人工智能用于提高供应链管理效率并降低成本。机器学习和高级分析技术为供应链流程提供了可预测性和灵活性。人工智能的使用，特别是在需求预测、库存管理和优化物流路线等领域，可以让企业在供应链中更加敏捷和灵活。制造公司可以利用人工智能支持的算法提前检测供应链网络中的瓶颈和风险，从而优化其运营流程。
制造业的人工智能机遇与挑战
人工智能（AI）技术与制造业的融合带来了许多机遇和挑战。根据《2024年技术趋势展望》和《2024年全球风险报告》获得的数据 ，确定了人工智能提供的战略优势和遇到的主要挑战。
机会
您可以在下面观察人工智能在生产领域提供的机会。
效率和生产力提高
在生产中使用人工智能技术可以通过自动化和流程优化显着提高运营效率和生产力。数据显示，将人工智能融入自动化流程，尤其是机器人流程自动化（RPA）和机器学习算法，可以将生产线的效率提高20-30%。这种增长是通过自动化重复任务、降低错误率并使业务流程更快、更高效来实现的。
降低成本和提高运营效率
基于人工智能的解决方案通过在生产流程中使用大数据分析和机器学习来优化库存管理、需求预测和生产计划。这有助于降低库存成本并防止不必要的开支。据观察，通过优化库存水平，将需求预测的准确性提高高达 50% 可以将成本降低高达 15%。
能源效率和可持续发展
数据显示，基于人工智能（AI）的能源管理系统通过优化生产设施的能源消耗，可以节省10-20%的能源。这些系统利用大数据分析和机器学习更有效地管理能源流，以最大限度地减少生产过程中不必要的能源使用。此类解决方案可帮助降低高达 15% 的成本，并帮助企业实现可持续发展目标。特别是在能源密集型行业，基于人工智能的解决方案在减少环境足迹和实现碳中和方面具
有巨大优势。
供应链和物流优化
人工智能为供应链管理提供了灵活性和可预测性。数据表明，人工智能驱动的供应链解决方案可以更快地响应整个供应链的需求和供应变化，从而显着改善物流流程。这增强了危机时期的恢复能力并降低了供应链成本。
挑战
下图显示了全球风险认知，即人工智能 圣帕特里克是终极品牌领袖吗？ 技术的负面影响可能会随着时间的推移而增加。虽然27%的参与者认为人工智能可能在10年内造成最严重的负面后果，但这一比例在2年内仅为5%。这种情况凸显了人们对人工智能从长远来看可能带来更严重风险的担忧。
人工智能全球风险感知
高启动成本和投资回报
将人工智能技术融入生产需要高昂的硬件、软件和专家人力资源等初始成本。人工智能项目的初始成本可能需要大量资本投资，而这些投资的回报可能是不确定的。特别是对于中小型企业（SME）来说，这是一个重大的财务风险因素。
劳动力转型和培训要求
人工智能的广泛应用需要劳动力市场的重大变革。员工需要更新现有技能并适应新技术。据分析，目前大约30%的劳动力可能需要接受再培训，以适应人工智能及相关技术。这是一个需要额外培训成本和时间投入的过程。
技术适应和集成挑战
在人工智能融入现有生产基础设施的过程中，技术系统之间的协调是一个重大挑战。他指出，可能出现的技术和操作不兼容性，特别是在旧系统与现代人工智能解决方案集成过程中，可能会导致操作中断和额外成本。
Gen AI 及其变革性影响
Gen AI（生成人工智能）是指能够产生新的原创内容的人工智能系统。近年来，Gen AI 经历了巨大的增长，并且在人工智能应用中的实用性不断提高。数据显示，该技术的发展势头强劲，投资和搜索量增长了700%。 Gen AI 提供广泛的应用，用于创意内容制作、客户服务、自动文案写作甚至药物发现等领域。预计此类系统将在制造业的产品开发、工艺设计和生产创新解决方案等领域创造重大机遇。
数据安全和隐私问题
由于人工智能系统需要使用大量数据，因此在 B2B 电子邮件线索 数据安全和隐私问题上带来巨大风险。它强调人工智能应用中的数据安全必须得到保证并免受网络攻击。在此背景下，数据隐私和网络安全成为人工智能应用广泛使用的主要障碍。
制造业中的人工智能案例研究和实例
人工智能（AI）技术在制造业的应用充满了成功和不成功的应用。下面列出了成功和不成功的人工智能应用，以借鉴 麦肯锡和世界经济论坛报告中的真实例子。
成功的人工智能应用
您可以在下面观察人工智能在生产领域的成功应用。
沙特阿美和基于人工智能的数据分析
沙特阿美公司通过建立人工智能中心来优化其运营，该中心每天分析来自其油气田油井的 50 亿个数据点。人工智能技术已用于预测和防止钻井困难、监控关键设备的状态，并通过提供实时警报来防止业务中断。这些解决方案改善了油藏性能，并通过优化油田开发计划节省了数百万美元。
瑞致达公司和热耗优化
瑞致达公司是美国最具竞争力的电力生产商，承诺到 2030 年减排 60%，到 2050 年实现净零排放。该公司利用人工智能来更有效地运营发电厂。经过两年工厂数据训练的多层神经网络模型确定了控制室的最佳设定点，从而减少了 30% 的燃烧器使用量，每年节省约 175,000 美元的燃料。此外，它还通过减少碳排放节省了 2300 万美元。
Meta 的鹰眼系统
Meta 的 HawkEye 工具用于实时监控机器学习工作流程、检查数据质量并分析模型性能。这些功能使制造业中的人工智能应用程序能够更可靠、更高效地工作，防止与数据相关的错误并优化模型的性能。 HawkEye 的集成调试和可解释的人工智能功能改善了制造过程中的决策。
MLflow平台
MLflow 是一个开源平台，可简化机器学习模型的开发和管理。其以人工智能为中心的生成功能可以测试大型语言模型（LLM）和参数设置，从而可以快速测试和优化制造业中使用的人工智能模型。这加速了新人工智能解决方案的开发及其与生产流程的集成。
麦肯锡报告称未来的人工智能
人工智能的未来由多功能应用、快速发展的技术趋势和不断变化的业务动态决定。人工智能的影响不仅正在导致制造业发生重大变革，而且还导致航空航天和国防、农业、汽车和装配、金融服务、媒体和娱乐以及零售等许多其他行业发生重大变革。
人工智能采用报告
受影响的行业：航空航天和国防、农业、汽车和装配、航空航天、旅游和物流、商业、法律和专业服务、化学品、建筑和建筑材料、消费品、教育、电力、天然气和公用事业、金融服务、医疗保健系统和服务、信息技术和电子、媒体和娱乐、金属和采矿、石油和天然气、药品和医疗产品、公共和社会部门、房地产、零售、半导体、电信。
以数据为中心的人工智能和高质量数据的作用
以数据为中心的人工智能是一种强调人工智能应用的成功在很大程度上依赖于数据质量的方法。收集、清理和处理高质量数据集对于构建更准确、更可靠的人工智能模型至关重要。他强调了以数据为中心的人工智能方法在金融、医疗保健和制造等领域的重要性，并指出此类策略有助于通过减少偏见来取得更好的结果。特别是在制造业，以数据为中心的方法将支持在预测性维护、供应链优化和质量控制等领域开发更高效、更有效的人工智能解决方案。
应用人工智能（Applied AI）与转型策略
应用人工智能是指集成到现有业务流程和运营中的人工智能解决方案。预计未来企业将在更具战略性和可操作性的层面上运用人工智能，抓住机遇降低成本、提高效率、加速创新。在制造领域，此类应用可能包括开发无差错且快速的生产流程、实时质量控制和自动化决策支持系统。此类解决方案使企业能够获得竞争优势，并使创新产品和服务能够更快地推向市场。
人工智能伦理和治理框架
具有负责任人工智能理念的人工智能伦理和治理框架对于未来负责任地使用和监管人工智能具有重要意义。据称，随着人工智能应用的广泛采用，数据隐私、偏见管理和道德决策过程的问题将变得更加重要。公司需要通过在该领域制定强有力的治理机制和透明度原则来确保法律合规性和社会接受度。
关于制造业和人工智能的结论和建议
在本报告中，我们揭示了人工智能在生产领域的变革性作用、它提供的机遇以及遇到的挑战。人工智能在提高生产效率、降低成本和提高质量方面的潜力。但也存在启动成本高、技术适配、数据安全等挑战。虽然人工智能有潜力彻底改变制造流程，但很明显，如果没有正确的策略和准备，这种潜力就无法完全实现。下面总结了报告的主要发现，并向制造业公司和其他相关方提出了战略建议；
战略规划：企业应将人工智能与长期战略相结合，并在此过程中平衡人力和自动化。
数据管理和安全：应制定高质量的数据管理和网络安全策略。
培训与转型：应实施持续培训计划，使员工能够适应人工智能技术。
试点项目：人工智能投资应通过小规模试点项目进行测试，并在证明成功后进行扩大。
工业机器学习 (MLOps) 和扩展
机器学习操作 (MLOps)是一种促进机器学习模型的开发、部署和管理的方法和工具集。未来，人工智能的工业应用将变得更加可扩展和可管理。麦肯锡报告预测，MLOps 通过在企业层面标准化行业机器学习应用，可以将生产时间缩短 80%，并将项目成本降低高达 40%。这使得公司能够更快速、更有效地从大数据和机器学习应用程序中获取价值。
