人工智能与制造业的未来

Posted by Brian Hoey on Sep 17, 2018 9:00:00 PM

Industry 4.0

 

当你向人们询问制造业中的人工智能时,特别是在汽车领域:自主式或辅助驾驶式汽车,有一点让人想起。事实上,无人驾驶汽车的未来可能比许多人想象的要来来得早,这是因为在当今的制造领域,人工智能(AI)的实际应用环境更为具体。除了无人驾驶汽车的想法之外,AI还有潜力以同样深刻和有趣的方式影响汽车制造供应链。事实上,人工智能有可能成为汽车制造公司生产车辆的方式,以及消费者与最终产品的互动方式的真正颠覆性力量。

随着人工智能作为一个日益普遍的技术平台,制造业——尤其是汽车行业——将在未来几年经历生产和供应链管理方面的重大变化。随着车辆越来越集成化,个性化和复杂化,制造企业将不得不采用更精益的生产方式和供应链物流,以跟上这种充满变数的行业的需求。

考虑到这一点,让我们来考察汽车行业的人工智能的未来(以及在更大范围内的制造业
环境)以及人工智能如何在生产、供应链管理和客户关系方面改变游戏。

物联网

行业分析师预计,到2020年,将有超过2.5亿辆汽车将连接到互联网(并可能通过互联网互相连接)。这些车辆将配备大量的传感器,嵌入式连接平台,地理分析功能以及将大数据作为运营基础的其他方法。因此,物联网技术将成为将这些不同的系统集成到一个统一的操作平台中的关键环节。

这对汽车制造企业意味着什么?这意味着制造商必须与软件开发商和软件行业的其他厂商更紧密地合作,才能成功地将这些智能系统整合到新车中,并确保这些系统之间的有效沟通。这意味着潜在的新合作伙伴关系的可能性和现有合作伙伴网络的扩展,这可能会产生令人兴奋的商业机会,而且还会在全球不同地区与新合作伙伴建立更复杂的网络。

此外,物联网的扩散对制造公司和企业都有重大的潜在影响,例如:

  • 监控车辆状况并评估何时需要维修或更换零部件的智能综合方法。
  • 将来自传感器和其他输入方法的数据收集直接发送给制造商,以便在未来的生产计划中对操作系统进行调整。
  • 智能传感器,可以检测驾驶员潜在的健康或损伤问题,并召集必要人员保护驾驶员和其他驾驶者。

机器学习

本质上可以通过让系统模仿人类学习以及获取数据方式,AI可以使软件系统和其他操作平台能够进行机器学习。这意味着软件系统被提供数据或其他输入,并从经验中学习如何有效地对这些数据进行分类和结构化,从而将用户洞察力或窗口提供给任何给定的生产或操作
元素。AI驱动机器学习,它有可能创建真正的响应式系统,在这种系统中,软件可以帮助驾驶员在某些情况或因素(天气,驾驶条件,道路状况等)下应对车辆的操作问题,例如交通拥堵或驾驶路线中断。

这对汽车制造公司意味着什么?这意味着制造商可以根据人工智能通过机器学习收集并分发的高级详细报告,获得有关消费者想要或需要的宝贵信息。例如,如果报告显示司机在非工作时间使用头灯,AI通过机器学习可以帮助汽车制造商设计一个更好的挡风玻璃,能够增强视线。

基于云计算的智能与计算

想象一个场景,你驾车经过超市时,你在汽车仪表板屏幕上收到一个通知,提醒您需要从超市采购的一些物品。在这个例子中,你的车辆可能通过物联网连接到你的智能手机,该智能手机包含一个购物清单,甚至是你的冰箱,它可以数字地记录你冰箱中的物品及其状况。这听起来像是科幻小说中的故事,但是由于人工智能,基于云的智能以及连接系统之间的信息和数据共享正在迅速成为现实。

云计算以及通过人工智能提供的基于云的智能能够整合消费者生活中的许多方面到他们的车辆上。大数据,高级分析和工业4.0已经通过AI联合起来,帮助汽车制造公司生产基本上充当与驾驶相关的所有事情的指挥中心的车辆。例如,通过AI提供的基于云的智能有可能允许司机根据他们的位置或预计的驾驶路线向餐厅发出外卖订单,以便驾车者提前下好订单。

对于制造企业而言,这意味着他们需要更深入地了解其客户群,以便将正确的软件系统整合到真正的集成驾驶体验中。以往汽车制造企业根据对客户需求的猜测来简单地选择功能或应用的时代已经一去不复返了。通过人工智能,汽车制造公司将获得实时数据和反馈,以更深入地了解客户的需求和要求,最大限度地满足消费者的需要。

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