人工智能近两年技术突飞猛进，尤其是ChatGPT问世以来。但当前的AI主要还是在语言模型和图像处理等多模技术的应用，主要还是应用在一般的 AI 应用领域，如消费级的图像识别、语音识别、自然语言处理等方面，技术已经相对成熟并且得到了广泛的应用，如智能手机中的语音助手、社交媒体的内容推荐、在线翻译工具等。这些应用通常面向普通消费者，对技术的精度和稳定性要求相对较低，并且可以在相对宽松的环境下运行。
但随着AI技术和应用发展到一定成都，工业制造领域的AI应用也会逐步成熟起来。以下是一些人工智能技术在制造业领域的应用需求：
预测性维护：通用电气利用机器学习算法分析设备的运行数据，提前发现潜在的故障，避免因设备故障导致的生产中断。制造商通过分析历史性能数据，可在设备故障发生前进行预测，主动安排维护，减少停机时间并优化资源分配。
质量控制和缺陷检测：长荣科技利用深度学习技术开发出智能质检系统，能够对产品的尺寸、颜色、形状等进行快速且准确的检测，降低人工检测的成本和时间。例如，摄像头和传感器可以通过识别产品中的差异，实时检测出缺陷，以便立即采取纠正措施，确保只有高质量的商品到达消费者手中，减少浪费和返工成本。
库存管理：人工智能算法可以分析历史销售数据、市场趋势和供应链动态，帮助制造商确定最佳库存水平，防止库存积压和缺货，降低运输成本，同时确保产品随时可用来提高客户满意度。
供应链优化：制造商借助人工智能预测需求、自动化采购并识别潜在的中断，从而简化物流，缩短交付时间。例如，通过分析数据，企业可以更准确地预测市场需求，优化生产计划和库存管理，与供应商建立更紧密的合作关系。
流程自动化：富士康的智能工厂采用了机器人、人工智能等先进技术，实现了生产线的自动化和智能化。由人工智能驱动的机器人可以精确地处理数据输入、订单处理等重复性活动，减少错误，提高效率，使人类员工能够专注于需要批判性思维和创造力的任务。
能源管理：人工智能可以监控能源消耗模式，制造商通过分析传感器和机械的数据，识别优化机会并实施节能措施，降低成本和环境影响。
需求预测：人工智能算法分析历史销售数据、市场趋势和外部因素，生成准确的需求预测，使得制造商能够根据需求调整生产，避免生产过剩或不足的情况。
人机协作：在宝马、福特等汽车制造商的工厂中，协作机器人被广泛使用。它们可以执行诸如粘合、焊接、给凸轮轴上润滑油、向发动机注入机油以及执行质量控制检查等任务。协作机器人能够以安全的方式与人类一起工作，同时增强人类的能力，且操作成本相对较低，不需要专用空间运行。
定制和个性化：通过人工智能驱动的制造系统可以实现大规模定制。例如，一些鞋类制造商利用该系统调整生产流程以适应客户的个人喜好，生产出量身定制的产品，提高客户满意度和竞争优势。
产品设计与创新：生成式设计让设计师只需输入材料、尺寸、重量、制造方法和成本等参数，生成设计算法就会绘制出蓝图和说明。这种方式加速了产品开发过程，使设计创新成为可能，也有利于概念化新的增材制造工艺。此外，人工智能还可以从大型数据集中生成见解、模拟原型，并识别潜在的改进，加快创新周期，缩短产品上市时间。
