AI / KI / GenKI / GenAI：机械工程中的人工智能和生成智能 - 来自巴登符腾堡州 (BaWü) 的规划和机构咨询

🔍 机械工程中的人工智能：巴登-符腾堡州的规划和咨询

近年来的技术发展从根本上改变了公司的工作和生产方式。人工智能（AI）和生成人工智能（GenAI）的集成正在发挥着越来越重要的作用，特别是在机械工程领域。这些创新技术不仅提供了优化生产流程的机会，还提供了开发新产品和挖掘以前未利用的潜力的机会。德国领先的工业中心之一巴登-符腾堡州的公司处于这一转型的最前沿。

🤖 人工智能在机械工程中的重要性

人工智能不再是未来的话题。它已成为许多领域的决定性竞争因素。在机械工程中，人工智能可以实现众多流程的自动化和改进。其中包括机器的预测性维护、供应链的优化和生产中的质量控制。

一个特别令人兴奋的方面是人工智能能够分析大量数据并从中得出人类无法立即识别的模式。这会显着提高效率和生产率。通过使用机器学习，机器可以不断提高其性能并适应不断变化的条件。

🚀 生成式人工智能：创新的新方法

除了基于数据处理和分析的经典人工智能之外，生成式人工智能也变得越来越重要。 GenAI能够独立开发新的设计、概念甚至整个生产流程。这种产生新事物的能力为机械工程开辟了全新的可能性。

GenAI 在产品开发中的使用就是一个例子。工程师和设计师可以利用这项技术来创建以前无法想象的创新解决方案。生成式人工智能分析现有数据，从以前的设计中学习，并将它们结合起来产生新的、往往令人惊讶的结果。这可以减少开发时间并显着降低成本。

⚙️ 实施 AI 和 GenAI 的挑战

尽管好处显而易见，但许多公司在实施人工智能和 GenAI 时面临着重大挑战。最大的障碍之一是将这些技术集成到现有系统中。现有的 IT 基础设施通常无法处理有效使用人工智能所需的大量数据。

另一个问题是缺乏熟练工人。实施人工智能不仅需要技术知识，还需要对机械工程的具体要求有深入的了解。因此，公司必须投资于员工的进一步培训或引进外部专业知识，才能成功实施这些技术。

📈 建议和规划：巴登-符腾堡州的成功因素

在巴登符腾堡州，众多咨询机构和公司专门支持机械工程实施人工智能和 GenAI。这些专家不仅提供技术知识，还提供战略建议。他们帮助公司开发精确满足其需求的定制解决方案。

规划在这里起着核心作用。在引入人工智能和 GenAI 之前，必须定义明确的目标。确定正确的用例并制定实施路线图至关重要。为了从人工智能投资中获得最大收益，必须考虑短期和长期目标。

🏆 实例：人工智能在机械工程中的成功实施

在实践中，已经有很多人工智能和GenAI如何成功应用于机械工程的例子。一个例子是使用人工智能进行预测性维护。通过持续监控机器数据，可以在代价高昂的故障发生之前及早发现并解决潜在问题。这不仅提高了机器的可用性，还降低了运营成本。

另一个例子是通过人工智能优化生产流程。在互联工厂中，人工智能不断分析生产数据并实时调整流程，以最大限度地提高效率和质量。它考虑了机器利用率、材料可用性和能源消耗等各种因素。

🌟 机械工程领域人工智能和 GenAI 的未来

AI和GenAI的发展才刚刚开始，这些技术提供的可能性还远未耗尽。预计它们在机械工程中的应用将在未来几年继续扩大。特别是，生产环境的日益网络化和数字化（关键词工业 4.0）将进一步增加人工智能和 GenAI 的重要性。

可以预见的是，这些技术将变得越来越专业，并且更加适应机械工程的具体要求。例如，可以创建自主生产系统来优化自身并实时响应变化。人工智能设计的全新产品的开发也将发挥越来越重要的作用。

💡 机械工程中的人工智能和生成式人工智能

人工智能和生成式人工智能在机械工程中的集成为创新和提高效率提供了巨大的潜力。作为德国工业中心之一的巴登-符腾堡州的企业在利用这些技术并增强竞争力方面处于有利地位。通过仔细的规划、战略建议和专家的参与，可以克服挑战并充分利用收益。毫无疑问，工程的未来将由人工智能塑造——而那些尽早拥抱这一发展的人将走在最前沿。

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😊 在个体和小批量生产中使用人工智能（AI）具有优化生产流程和提高公司竞争力的巨大潜力。在数字化转型日益凸显的当今行业，人工智能正在使传统制造流程发生深刻变革。本节重点介绍在一次性和小批量生产中实施人工智能的最重要的方面和好处，并用更多信息和创新想法对其进行补充。

🤖 制造业中的人工智能：概述

制造业正面临着人工智能发挥核心作用的新时代。基于人类专业知识和手工流程的传统生产方法日益达到其极限。这就是人工智能发挥作用的地方：它使得分析大量数据、识别模式并实时做出决策成为可能。人工智能开辟了新的可能性，特别是在个体和小批量生产中，这些生产通常必须具有可变性和适应性。

💡潜力与挑战

在生产中实施人工智能有望显着提高生产率。根据德国联邦经济事务和能源部委托进行的一项研究，未来五年，德国通过使用人工智能带来的额外总附加值可能达到约 318 亿欧元。预测分析、智能辅助系统和智能自动化等应用被认为特别有前景。

然而，也存在挑战。许多公司没有足够的数据量或数据质量来有效地使用人工智能。此外，人们通常缺乏对技术及其相关概念的基本理解。这意味着许多决策者对于在生产过程中实施人工智能犹豫不决。

⚙️自动化机器学习（AutoML）

人工智能领域的一项重大发展是自动化机器学习（AutoML）。该技术可自动执行许多以前必须手动执行的复杂且耗时的步骤。在生产中，AutoML 通过集成领域知识提供了使流程更快、更高效的机会，从而专门满足制造业的要求。

AutoML 的一个关键优势是机器学习的“民主化”。这意味着非程序员也可以从机器学习的优势中受益，因为数据准备和模型构建所需的工作量被最小化。这在灵活性和适应性至关重要的一次性和小批量生产中尤其有价值。

🔧 AI 支持的流程优化

人工智能在制造业的另一个重要应用领域是基于数据的流程优化。通过使用机器学习模型，公司可以提高产品质量、减少机器停机时间并使生产流程更加高效。尤其是在产量经常波动的小批量生产中，人工智能可以帮助稳定和优化流程。

流程优化的未来在于开发能够根据预测调整生产参数的完全和半自主系统。即使在技术工人短缺的情况下，这些系统也可以使公司改善其生产流程。

📜 AI 支持流程的认证

在生产中广泛引入人工智能的最大障碍之一是缺乏认证。由于人工智能系统通常被视为“黑匣子”，企业很难确保这些系统的透明度、可解释性和可追溯性。然而，这些方面对于获得认证并确保生产过程的安全性和可靠性至关重要。

目前尚无针对人工智能支持的生产流程的认证的既定标准。这是进一步推进人工智能在工业中的应用必须克服的主要障碍。

🛠️应用示例

在制造业中使用人工智能的一个特别令人兴奋的应用示例是使用结构声传感器检测工具磨损。通过分析工具产生的声波，人工智能可以实时监控工具的状况，从而最大限度地延长工具的使用寿命。这不仅降低了成本，还提高了生产零件的质量。

另一个例子是使用深度学习以光学方式检测刀具磨损。训练神经网络根据显微图像评估工具的磨损状况。该技术能够客观、标准化地评估刀具状况，进一步提高生产效率和准确性。

🚀 人工智能提供了无数的可能性

在个体和小批量生产中使用人工智能有可能从根本上改变生产格局。从流程优化到质量控制再到预测性维护——人工智能为提高公司效率和竞争力提供了众多机会。尽管存在挑战，例如需要更好的数据质量和缺乏认证，但人工智能在制造业的未来是光明的。早期投资这些技术的公司将获得长期利益并巩固其在市场中的地位。

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