自18世紀第一次工業革命爆發以來，制造業一直致力于以最低的速度和成本獲得最高的質量和效率。眾所周知，這兩個目標的結合經常導致嚴重的剝削，因為人們期望勞動者在制造過程中首當其沖。
如今，我們正處在工業制造新時代的懸崖上，這個時代不再依賴體力勞動，而更多地依賴于高技能的工人以及復雜的機器，軟件和機器人。您可能已經聽說過“第四次工業革命”和“工業4.0”這兩個術語，但事實是，它們非常真實，我們正在看到諸如人工智能之類的智能技術如何真正改變生產實踐。

什么是工業4.0？

在我們探討尖端技術塑造制造業的方式之前，讓我們快速看一下“工業4.0”的實際含義。簡而言之，該術語代表了智能工廠的增長趨勢，在智能工廠中，制造商依賴于越來越智能的機器-具備Web連接，機器學習和AI功能。總體思路是，制造業等工業流程將在生產鏈和維護方面變得越來越自主，并得到簡化。
工業4.0是基于多項技術突破和因素的，這些因素和因素相結合，可實現高效，智能的流程。智能工廠中使用的各種技術是自動化，機器人技術，傳感器和攝像頭，連接性和人工智能（AI），可以將其視為工業4.0的大腦。

學習人工智能

人工智能本身是一個快速發展的領域，其中對機器進行編程以通過經驗學習并相應地適應不同的情況和任務。這項技術在自動駕駛汽車或Apple的Siri等應用中廣為宣傳，它是由高級算法和自然語言處理驅動的。
在制造業領域，人工智能具有多種優勢-其中一些優勢已經得到利用，而許多尚未實現。在工廠車間集成機器學習和模式識別技術可以幫助優化從生產到質量控制，維護等整個流程鏈的多個步驟。

人工智能在制造業中的有益用途

制造過程不僅包括零件和產品的物理創建，還涉及設計，生產準備，過程監控，后處理，質量檢查，機器維護，供應鏈編排等。換句話說，有很多要考慮和計劃的地方。

可以理解的是，制造公司和服務商對智能技術和流程如何簡化，自動化以及在許多情況下改善制造鏈中的每個步驟都非常感興趣。盡管要全面考慮   使用AI來改善制造實踐的所有方式，但我們還是來看看機器學習對行業產生的和將會產生的一些關鍵影響。

• 零件設計和構造AI通過生成式設計軟件在創新產品設計中發揮作用，其中輸入了某些參數和性能要求（包括材料，載荷條件，重量和強度），并且該軟件會自動生成滿足以下要求的最佳設計：要求。AI驅動的軟件與人工設計師沒有相同的限制，可以提出全新的創新設計解決方案。

當前，大多數機器人生產和組裝系統需要大量的編程和編碼來執行任務。但是，在將來，機器人直接解釋CAD文件并生產零件而無需編程將變得越來越普遍。換句話說，人工智能將使機器人和機器能夠理解CAD模型，并確定最有效地制造它的最佳方法。

• 質量檢查制造工廠和工廠必須嚴格整合質量檢查和檢查過程，以確保所生產的零件符合客戶的要求。在航空航天或醫療保健等行業中，質量檢查和認證至關重要，并且必須徹底。

如今，檢查過程主要由人工目視檢查或程序化的目視檢查系統控制，這兩種系統都很耗時，復雜且容易出錯。但是，由AI驅動的檢查技術可以通過快速有效地檢測制造零件中的缺陷或缺陷來促進質量檢查。在某些情況下，該過程可能會在幾秒鐘內完成，從而大大加快了產品上市時間。

• 機器維護此外，人工智能算法正在工廠車間的機器和技術維護中找到重要的應用。就是說，正在開發基于AI的軟件和傳感器，它們可以檢測系統或進程何時受到威脅。例如，如果3D打印  系統的行為不同或一批原材料的質量不合格，則該技術可以通知制造團隊  。

AI在機器和過程維護中的總體思想是使其具有預測性，這意味著可以盡早發現并解決潛在的錯誤和問題，從而減少了出現故障的零件數量并提高了生產率。
人工智能還使制造商可以收集有關其制造系統的重要信息和數據，從而可以改善機器使用率并優化產品開發。

• 供應鏈AI不僅影響工廠車間的制造，而且還影響供應鏈等管理任務。人工智能可用于改善供應鏈管理的方式有很多種。例如，該技術可以用于計劃有效的運輸和運輸路線，可以預測庫存的供應和需求，甚至可以幫助公司選擇最適合其需求的供應商。

至關重要的是，人工智能可以通過預測和預測市場變化來優化供應鏈，同時考慮到地理位置，經濟，消費者模式等因素。 例如RapidDirect提供的智能  報價軟件，  也可以極大地改善制造過程，使客戶能夠獲得即時，準確的報價。