要实现全自动工厂车间的梦想，首先要利用从生产流程中获取的结构化和非结构化数据。一旦采集到数据，车间的数据生成源和资产必须能够进行分散分析，以做出准确、独立的决策。为此，您需要人工智能。
应用人工智能来优化或自动化生产流程是当前的热门话题之一。然而，该行业的实施率仍然很低。普华永道的一项研究强调，只有9% 的设备所有者利用了人工智能，要实现工业 4.0 目标，采用率还需大幅提高。
诸如 "利用人工智能分析车间数据 "之类的笼统说法并不能说明制造业需要提高人工智能采用率的原因。详细的驱动因素包括以下几点：
部署人工智能是实现工业 4.0 目标不可或缺的一部分，企业必须自行决定如何利用人工智能来优化制造流程。以下是人工智能的一些重要用例，希望对您的工作有所帮助。
生产周期内的检测时间对于决定哪些产品能够进入成品批量生产以及哪些产品需要进一步加工至关重要。正确的检查也很重要，这就是为什么人类操作员要花费数小时在工厂车间检查产品。一般来说，检验过程是乏味的，由重复性任务组成。当然，每天的重复工作会导致出错，从而影响生产质量。
配备检测机器人或机器人视觉系统为制造商提供了一种加快检测流程、减少人为检测错误的方法。这些机器人依靠图像处理算法转换处理过的数据来发现缺陷。然后通过人工智能实现精确分拣，从而消除错误。
采用预测性维护策略有望将计划外停机时间减少 75%。然而，在智能工厂背景下，预测性维护的目标是使车间资产具备决策能力，从而优化资产的使用寿命。决策的例子包括设备自行关闭、发送备件通知和维护计划。
为机器配备决策能力是人工智能的面包和黄油。因此，全面的预测性维护应用将在很大程度上依赖于车间资产与人工智能的成功整合。
对进入制造车间不同区域的人员进行筛查，已成为设置制造壁龛的必经之路。例如，苹果公司将其制造操作人员分为特定类别，以确保商业机密不会从工厂车间泄露给竞争对手。依靠人类看门人来管理准入和安全是一个有缺陷的过程。
人工智能为安防摄像头、扫描仪和其他安防解决方案提供了实时决策的能力。虽然门禁卡可能会限制无卡人员进入，但人工智能摄像机可以分析模式，识别更高级的安全事件。通过实时分析，可以在安全事件演变成对企业造成更大危害之前将其扼杀在摇篮里。
与机器人视觉一样，机器视觉指的是基于成像的分析，使机器能够做出准确的决策。因此，利用机器视觉，检测机器人可以自动完成分拣过程，而自动制导车或自动移动机器人则可以实时做出与导航相关的决策。
智能 AGV 或 AMR 实时扫描环境，以便在车间布局中导航并绕过障碍物。AGV 在导航过程中会不断分析 AGV 所附图像处理摄像头收集的数据。当自动机器人在车间导航时做出准确决策时，机器学习和人工智能就会发挥作用。
制造商可以利用人工智能解决方案来加强车间内的风险管理策略。基于风险的排产就是一个例子，说明如何利用人工智能来减少生产成本超支、计划外机器停机以及应对人员配置方面的挑战。
基于风险的排程利用实时数据访问当前的生产情况，并提供优化结果以管理特定情况。在工作站出现缺陷的情况下，排程解决方案会将缺陷工作站作为一个约束条件，并生成一个实时排程，确保生产继续满足特定的截止日期。
采用工业 4.0 意味着制造业增加了其网络存在，包括应用边缘和云计算驱动的解决方案来实现其目标。由于制造业正迅速成为攻击目标，因此网络参与的增加要求特别关注维护 IT 基础设施的安全。
要降低利用 IT 基础设施带来的风险，就需要能够分析大数据集的解决方案，以发现突显网络安全事件的异常模式。安全事件和信息管理（SEIM）工具的应用为制造商提供了应对网络攻击的运营中心。SEIM 工具利用人工智能分析来自物联网、云、数字孪生和其他 IT 基础设施的大数据集，以实时支持工业计划。人工智能分析使 SEIM 解决方案能够采取行动，降低网络安全风险。
互联的智能工厂将依靠人工智能来支持工厂车间的人力工作。希望有意利用人工智能的制造企业突出人工智能可以解决的痛点。突出这些挑战是制定利用人工智能提高生产率和管理风险的路线图的第一步。