具有工业AI的聪明工厂：除了具有巧妙传感器的机器人技术外，全自动工厂

可持续性和成本降低：工业AI的优势

工业AI已发展成为一种变革性的力量，该力量通过流程的自动化，提高效率和新商机的发展来彻底改变行业。该技术远远超出了简单的自动化，代表了工业价值创造的根本范式转变。从前瞻性维护到全球供应链的优化，工业AI不仅可以改变工业AI，而且会改变行业的整个分支，并为效率提高，降低成本和可持续生产过程创造了新的机会。

适合：

• 通过人工智能降低成本 - 盈利能力计算与未来策略之间

工业AI：智能流程的关键技术

工业AI，也称为工业人工智能，是人工智能在工业应用中的应用，例如商品的运输和存储，供应链管理，扩展分析以及生产中的自动化和机器人技术。这种专业的AI形式是指在工业环境中使用人工智能，例如制造，能源部门，航空航天以及太空旅行和建筑。

工业AI与其他AI物种根本不同，它们的特定专注于AI技术而不是类似人类系统的发展。工业AI的数据记录往往更大，但质量的质量比一般AI的质量较低。至关重要的特征是对假阳性或假阴性结果，延迟知识或不可靠的预测的零公差。

该技术使用数据，机器和网络数据来改善决策，提高生产率并促进创新。工业AI特别适合过程系统，因为大量数据和快速变化的情况对于手动甚至数字管理来说太复杂了。

区分通用人工智能

通用AI和工业AI之间的基本差异在于它们各自的目标和应用。尽管AI将军旨在模拟在各种任务中的人类智能，但工业AI侧重于特定的工业应用。通常可以在聊天机器人和虚拟助手等工具中看到的通用AI，旨在执行需要论证和自然理解语言的任务。

另一方面，工业AI更专注于AI技术的应用，而不是人类或类人类系统的开发。它是针对自动化和优化复杂工业流程的专门量身定制的。这种专业化使工业AI能够合理化和自动化运营过程，即使没有人类参与“自我配置工厂”。

另一个重要的差异在于数据处理和公差限制。工业AI从工厂传感器（例如振动读数，温度曲线或维度测量）中处理大量工业数据。典型的汽车工厂每天都可以在传感器数据上生成Terabytes，从机器人臂位置到扭矩值。

应用领域和特定使用方案

工业AI的应用扩展了整个工业价值链，可以分为八个基本应用领域。这些领域显示出具体的经济优势，并为未来的附加值提供了相当大的杠杆。

前向 - 维护和系统优化

预测分析和前瞻性维护将物联网数据与深度学习相结合，以建模大规模网络，有助于识别系统中任何地方异常的最早迹象，以减少计划外的停机时间并优化维护计划。 AI算法分析了传感器数据，例如实时振动，温度，压力和油质质量，并识别表明即将发生故障的微妙异常和模式。

自信的“智能”设备可以独立衡量性能，以产生警告，当退化达到关键点或出于任何原因降低性能。这项技术使维护工作在真正必要时可以准确地计划 - 在出现问题之前。

生产优化和质量控制

生产优化中的工业AI应用包括实时的智能调整过程参数。在钢厂中，算法根据钣金测量调节滚动压力。在化学系统中，工业AI平衡了数百个过程变量，以最大程度地提高产量，同时遵守质量限制。

通过连续监视生产过程和实时识别错误，KI确保产品符合高标准，并提高产品质量。边缘设备可以快速从生产线中删除下部产品，这意味着保持高质量的标准和吞吐量水平。

供应链管理和库存优化

在供应链控制中，算法追求材料消耗模式和疾病，适应自动订购数量和交付计划，以防止存储瓶颈，同时降低存储成本。 AI支持的系统分析了历史消费数据并确定季节性趋势和需求波动，这意味着可以更好地计划替代周期和订单数量。

复杂的供应链管理在过程的每个步骤中都提高了可见度，包括对原材料，库存和仓库管理的迫害。这会导致过量和瓶颈减少，存储成本降低，更高的护理安全和更好的流动性。

技术基础和实施

工业AI的技术基础包括各种关键技术，它们共同努力改变工业流程。机器学习算法通过分析工业数据来预测设备故障和识别错误，从而实现了前瞻性维护和质量保证。

物联网和传感器技术

物联网设备和工业人工智会共同工作。工业AI改善了来自IoT设备的数据的解释，确定模式，预测故障并自动化决策。 AI模型分析传感器数据流以提高效率，减少浪费并改善质量控制。

与工业AI相关的传感器技术将ROHE传感器数据转换为可实现的知识。计算机视觉检查了生产中的错误模式，而机器学习则标识了振动数据中的异常，以防止故障。 AI Seisorsbusion结合了投入以改善前瞻性维护。

适合：

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边缘计算和实时分析

Edge AI提供了设备分析，以减少机器人技术和质量检查的延迟。 AI使用IoT连接来创建自学习系统，分析传感器数据以查找相关性并优化过程。该集成可以实现实时数据分析，以进行前瞻性维护，降低停机时间并提高生产率。

边缘计算与工业AI的结合可以使更聪明，更高效，更自主优化的工业生态系统。通过将AI嵌入IIT系统中，它使用机器学习和扩展分析来从原始传感器数据中得出可实现的智能。

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缺乏熟练的工人和不确定性：工业AI的最大障碍

尽管工业AI具有巨大的潜力，但公司在实施方面面临着巨大的挑战。制造业目前正面临严重的劳动力短缺，部分原因是婴儿潮一代在该领域工作的大量退休金。

缺乏专业知识和资格缺陷

制造技能的需求很高，经验丰富且合格的工厂工人很少见。根据Bitkom的说法，有42％的工业公司表明他们缺乏将AI明智地集成到现有流程中的必要专业知识。可以通过培训，再培训和持续学习文化来解决这一挑战。

成功的AI实施需要合格的员工，可以通过培训，进一步的资格和持续学习文化来解决。大约一半的公司正在等待其他公司的经验 - 明显的不确定性迹象和对实际实施的信任。

数据质量和系统集成

工业AI应用程序通常面临数据可用性问题，因为由于高度机密性要求和数据的高度特异性，很少存在广泛的参考数据速率。不合适和不完整的数据提出了另一个挑战。

由于兼容性和对变化的抵制，将AI集成到制造系统中会带来挑战。最佳实践专注于计划，试点项目和利益相关者参与。此外，人们对数据安全和数据保护有一些担忧，可以通过加密，访问控制和遵守GDPR来解决。

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经济意义和市场发展

工业AI对德国行业的经济重要性是相当大的，并且正在不断增长。根据当前的Bitkom调查，德国加工贸易的工业公司中有42％已经在其生产中使用了该技术，另一个（35％）正在计划适当的项目。

竞争力和未来前景

78％的德国工业公司坚信，将来使用AI将对德国行业的竞争力起决定性作用。对于70％的人，AI甚至是德国行业未来可行性的最重要技术。因此，82％的制造公司将发现德国行业在使用AI时应发挥开创性的作用。

一项专门研究机器和植物工程以及在屋顶室使用生成人工智能的研究表明，有79％的公司已经使用了生成的人工智能或计划使用。 89％的人认为这是未来盈利能力的重要杠杆。

效率和降低成本

工业AI大大降低了生产成本，如西门子的Amberg Electronics工厂所示，该工厂使用AI控制的前瞻性维护来消除缺陷。该技术使团队能够做出良好的，灵活的决策，从而导致停机时间降低，提高效率和整个公司的一致生产率提高。

可以降低对能耗，资产绩效和资源消耗的监视。供应商可持续性的可见性提高，可以更好地合作和数据控制的决策，以符合环境目标。

完全自主的工厂：物理AI和数字双胞胎的未来

工业AI的未来的特征是完全自主工业设施的愿景。在工业AI革命的核心，物理AI或具有AI能力的机器人技术的核心，这将在将来实现完全自主的工业系统。具有AI能力的机器人正在越来越多地接受数字双胞胎工厂的训练和测试，这使您可以精确和效率执行复杂的任务。

数字双胞胎和模拟

工业系统的数字化增加了自动化并进一步提高了生产率，而在危险环境中，对人类干预的需求减少了。数字双胞胎，物理系统的虚拟表示，使公司能够在数字实时环境中模拟和验证工业AI模型和应用的性能，然后再用于实际的工业系统和系统。

数字双胞胎的概念起着核心作用，并改变了了解行业和过程的方式。数字双胞胎不仅仅是物理对象的简单虚拟表示。相反，这是一个生动的发展实体，几乎可以准确地反映出他在数字世界中真正的对应物的行为并影响物理对象。

可持续性和环境影响

工业AI在最大程度地降低行业的环境影响方面起着至关重要的作用。通过优化资源使用和能源消耗，AI控制的解决方案促进了更可持续的实践。这尤其重要，因为行业努力满足监管要求和对更环保运营的社会期望。

使用工业AI，可以实时分析和控制价值链的环境影响。该技术可以监视和减少co footprint，而重点也是可能的。

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从试点项目到策略：正确使用工业AI

工业AI已从未来的概念发展到现代工业公司的战略当务之急。该技术为优化生产过程，提高效率和开发新业务模型提供了变革性的选择。尽管潜力很大，但公司在实施方面面临重大挑战，尤其是在缺乏熟练工人，数据质量和系统集成方面。

工业AI的成功取决于公司如何掌握这些挑战并制定战略性，公司范围内的方法。公司需要一项连贯的AI策略，而不是孤立的试点项目，该战略包括所有专业部门，并在坚实的数据库中构建。德国工业公司认识到这项技术对于其未来的可行性和竞争力的重要性，但必须采取知识步骤才能保持一致的实施。

未来有望通过将物理AI，数字双胞胎和自主系统的整合进行整合而更加遥远的变化。这些发展不仅会提高效率和生产力，而且还将为可持续和弹性的工业结构创造新的机会。今天投资于工业AI并建立必要技能的公司将能够在行业的数字化转型中发挥领导作用。

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