智能工厂与工业人工智能：从机器人到智能传感器再到全自动化工厂

可持续性和成本降低：工业人工智能的优势

工业人工智能已成为一股变革力量，它通过自动化流程、提高效率和挖掘新的商业机遇，彻底改变了各行各业。这项技术远不止于简单的自动化，它代表着工业价值创造的根本性范式转变。从预测性维护到优化全球供应链，工业人工智能不仅在改变单个流程，更在改变整个行业，为提高效率、降低成本和实现可持续生产方式创造了新的机遇。.

适合：

• 通过人工智能降低成本——介于经济分析和未来战略之间

工业人工智能：智能流程的关键技术

工业人工智能，也称工业人工智能，是将人工智能应用于工业领域的应用，例如货物的运输和存储、供应链管理、高级分析以及制造业中的自动化和机器人技术。这种专门的人工智能形式指的是人工智能在制造业、能源、航空航天和建筑等工业环境中的应用。.

工业人工智能与其他类型的人工智能有着根本区别，它专注于应用人工智能技术，而非开发类人系统。工业人工智能的数据集往往规模更大，但质量可能低于通用人工智能的数据集。一个关键特征是对误报、漏报、延迟洞察或不可靠预测零容忍。.

这项技术利用来自传感器、机器和网络的数据来改进决策、提高生产力并推动创新。工业人工智能尤其适用于流程工厂，因为海量数据和快速变化的环境过于复杂，人工管理甚至数字化管理都难以应对。.

与通用人工智能的区别

通用人工智能和工业人工智能的根本区别在于它们各自的目标和应用领域。通用人工智能旨在模拟人类智能，并应用于广泛的任务中，而工业人工智能则专注于特定的工业应用。通用人工智能常见于聊天机器人和虚拟助手等工具中，其设计目的是执行需要推理和自然语言理解的任务。.

另一方面，工业人工智能更侧重于人工智能技术的应用，而非开发类人或人类系统。它专门用于自动化和优化复杂的工业流程。这种专业化使得工业人工智能能够简化和自动化操作流程，甚至无需人工干预，从而实现“自配置工厂”。.

另一个关键区别在于数据处理和容差范围。工业人工智能处理来自工厂传感器的大量工业数据，例如振动读数、温度曲线和尺寸测量数据。一个典型的汽车工厂每天可以生成数TB的传感​​器数据，涵盖从机器人手臂位置到扭矩值等各种信息。.

应用领域和具体用例

工业人工智能的应用前景涵盖整个工业价值链，并可分为八个关键应用领域。这些领域展现出切实的经济优势，并为未来的价值创造提供了巨大的推动力。.

预测性维护和工厂优化

预测分析和预测性维护将物联网数据与深度学习相结合，对大规模网络进行建模，有助于检测工厂内任何位置的异常早期迹象，从而减少计划外停机时间并优化维护计划。人工智能算法实时分析振动、温度、压力和油质等传感器数据，检测预示即将发生故障的细微异常和模式。.

具备自我感知能力的“智能”设备能够独立监测性能，并在性能下降到临界点或因任何原因导致性能降低时发出警告。这项技术使得在问题出现之前，就能精准地安排维护工作。.

生产优化和质量控制

工业人工智能在生产优化方面的应用包括实时智能调整工艺参数。在钢铁厂，算法会根据板材测量数据调整轧制压力。在化工厂，工业人工智能可以平衡数百个工艺变量，在满足质量要求的前提下最大限度地提高产量。.

通过持续监控生产流程并实时识别错误，人工智能可确保产品符合高标准并提升产品质量。边缘设备能够快速从生产线上剔除不合格产品，从而维持高标准的质量和产量。.

供应链管理和库存优化

在供应链管理中，算法会追踪物料消耗模式和中断情况，自动调整订单数量和交货计划，以防止缺货并最大限度地降低仓储成本。人工智能系统分析历史消耗数据，识别季节性趋势和需求波动，从而更好地规划补货周期和订单数量。.

复杂的供应链管理提高了流程中每个环节的透明度，包括原材料、库存和仓库管理的跟踪。这有助于减少库存积压和短缺，降低仓储成本，提高供应安全性，并改善流动性。.

技术基础与实施

工业人工智能的技术基础由多种关键技术构成，这些技术协同工作，共同变革工业流程。机器学习算法通过分析工业数据，预测设备故障并识别缺陷，从而实现预测性维护和质量保证。.

物联网和传感器技术

物联网设备与工业人工智能相辅相成，协同工作。工业人工智能能够更好地解读来自物联网设备的数据，识别模式，预测故障，并实现决策自动化。人工智能模型分析传感器数据流，从而提高效率、减少浪费并改进质量控制。.

传感器技术与工业人工智能相结合，可将原始传感器数据转化为可执行的洞察。计算机视觉分析制造过程中的缺陷模式，而机器学习则识别振动数据中的异常情况，从而预防故障。人工智能驱动的传感器融合技术整合各种输入信息，以改进预测性维护。.

适合：

• 人形机器人，农业机器人技术和水下机器人技术：AI，传感器和数字双胞胎启用

边缘计算和实时分析

边缘人工智能 (Edge AI) 可提供设备端分析，从而降低机器人和质量检测的延迟。人工智能利用物联网连接创建自学习系统，分析传感器数据以识别关联性并优化流程。这种集成实现了实时数据分析，可用于预测性维护，从而减少停机时间并提高生产效率。.

边缘计算与工业人工智能的结合，能够构建更智能、更高效、更自主优化的工业生态系统。通过将人工智能嵌入工业物联网系统，可以利用机器学习和高级分析技术，从原始传感器数据中提取可执行的智能信息。.

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技能短缺和不确定性：工业人工智能面临的最大障碍

尽管工业人工智能潜力巨大，但企业在实施过程中仍面临诸多挑战。制造业目前正经历严重的劳动力短缺，部分原因是该行业婴儿潮一代员工的大规模退休。.

缺乏专业知识和资格缺陷

制造业技能需求旺盛，经验丰富且合格的工厂工人却十分稀缺。据德国工业技术协会（Bitkom）称，42%的工业企业表示缺乏将人工智能有效融入现有流程所需的专业知识。这一挑战可以通过培训、再培训以及持续学习的文化来解决。.

人工智能的成功实施需要合格的人员，这可以通过培训、继续教育和持续学习的文化来解决。大约一半的公司都在观望其他公司的经验——这明显表明他们对实际应用缺乏信心和不确定性。.

数据质量和系统集成

工业人工智能应用常常面临数据可用性问题，因为由于高度保密性和数据的特殊性，全面的参考数据集很少存在。不适用和不完整的数据也构成了进一步的挑战。.

将人工智能集成到制造系统中面临诸多挑战，包括兼容性问题和变革阻力。最佳实践侧重于规划、试点项目和利益相关者参与。此外，数据安全和隐私问题也令人担忧，这些问题可以通过加密、访问控制和符合GDPR（通用数据保护条例）来解决。.

适合：

• 到 2025 年，智能再制造和循环经济，以及人工智能和机器人技术，将成为制造业应对技术工人短缺问题的关键议题。

经济意义和市场发展

工业人工智能对德国工业的经济重要性不容小觑，并且还在持续增长。根据德国工业和贸易协会（Bitkom）最近的一项调查，德国42%的制造企业已经在生产中使用这项技术，另有三分之一（35%）的企业正在规划相关项目。.

竞争力和未来前景

78%的德国工业企业认为，人工智能的应用对德国工业未来的竞争力至关重要。70%的企业甚至认为，人工智能是德国工业未来生存发展最重要的技术。因此，82%的制造企业认为，德国工业应该在人工智能的应用方面发挥先锋作用。.

德国机械设备制造业联合会（VDMA）一项专门针对德语区（德国、奥地利和瑞士）机械和设备工程领域以及生成式人工智能应用情况的研究显示，79%的企业已经在使用或计划实施生成式人工智能。89%的企业认为生成式人工智能是未来盈利能力的关键驱动因素。.

效率和成本降低

工业人工智能显著降低了生产成本，西门子安贝格电子工厂就是一个很好的例子。该工厂利用人工智能驱动的预测性维护来消除缺陷。这项技术使团队能够做出快速、明智且灵活的决策，从而减少停机时间，提高效率，并在整个公司范围内持续提升生产力。.

监测能源消耗、资产性能和资源消耗可以减少停机时间和浪费。提高供应商可持续发展的透明度，有助于更好地开展协作，并做出符合环境目标的数据驱动型决策。.

全自动化工业工厂：物理人工智能和数字孪生的未来

工业人工智能的未来由全自动化工业工厂的愿景所定义。工业人工智能革命的核心是物理人工智能，或称人工智能机器人，它将使未来的全自动化工业工厂成为可能。人工智能机器人越来越多地在工业工厂的数字孪生模型中进行训练和测试，从而使其能够精准高效地执行复杂任务。.

数字孪生与仿真

工业工厂的数字化转型提高了自动化程度，进一步提升了生产效率，同时减少了在危险环境中进行人工干预的需求。数字孪生技术，即物理系统的虚拟表示，使企业能够在实际部署到工业系统和工厂之前，在实时数字环境中模拟和验证工业人工智能模型和应用的性能。.

数字孪生概念扮演着核心角色，从根本上改变了人们对行业和流程的理解。数字孪生不仅仅是物理对象的简单虚拟表示；它是一个鲜活的、不断演化的实体，几乎完全在数字世界中反映其现实世界对应物的行为，并且可以与物理对象进行交互。.

可持续性和环境影响

工业人工智能在最大限度减少工业对环境的影响方面发挥着至关重要的作用。通过优化资源利用和能源消耗，人工智能驱动的解决方案能够促进更可持续的实践。这一点尤为重要，因为各行业都在努力满足监管要求和社会对更环保运营的期望。.

工业人工智能能够对价值链上的环境影响进行实时分析和控制。这项技术能够在监测和减少二氧化碳排放的同时，促进整体增长。.

适合：

• 人工智能转型中的领导力：面向专家和管理人员的研讨会报告

从试点项目到战略：正确运用工业人工智能

工业人工智能已从未来概念演变为现代工业企业的战略要务。这项技术为优化生产流程、提高效率和开发新型商业模式提供了变革性的机遇。尽管潜力巨大，但企业在实施过程中仍面临诸多挑战，尤其是在技能短缺、数据质量和系统集成方面。.

工业人工智能的成功与否，关键在于企业如何克服这些挑战，并制定一套战略性的、全公司范围的方案。企业需要的不是孤立的试点项目，而是一套涵盖所有部门、建立在坚实数据基础之上的连贯的人工智能战略。德国工业企业认识到这项技术对其未来生存和竞争力的重要性，但它们必须从认识转向持续实施。.

未来，随着物理人工智能、数字孪生和自主系统的融合，产业格局将发生更加深远的变革。这些发展不仅能提高效率和生产力，还能为构建可持续且具有韧性的产业结构创造新的机遇。如今投资工业人工智能并积累必要专业知识的企业，将能够在产业数字化转型中发挥引领作用。.

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Konrad Wolfenstein

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