得益于AI和ML技术机器现在可以学习自行处理各种对象和任务
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-02-22
如今机器具备了更高的智能水平，可以自主获得新技能并概括未见情况。从以下方面来说，它是整个制造业的真正变革者：
ML可以教机器人和机器如何以的方式进行高级计划，这对人类来说是很自然的。
改进训练机器人的过程是可以扩展的，而人类却没有。
AI和ML可以进行预测性维护，可以实时确定设备或机器的性能，故障和运行状况。
AI和ML可以带来协作机器人，合作机器人可以观察操作员在做什么，了解任务并自主执行。
新型机器现在可以处理的对象和任务。例如3D工业相机在AI的支持下被带到了一个新的高度，因为它可以帮助机器确定深度和距离，并以以前人眼独有的方式识别一般图像。
由于ML非常类似于人类学习
因此由于机器能够自行处理新零件，因此减少了人工干预（例如创建新程序或更新）的需要。由于信息通常存储在云中，因此机器人可以通过共享知识相互学习。随着通过操作收集更多数据，准确性也将提高并得到进一步提高。这意味着每个机器人所需的外围设备（例如振动台和进料器）的需求减少了，这对于制造商的节省和可扩展性起着重要的作用，除了可扩展性之外，制造商还可以通过相应优化的机器享受能源效率的好处，通过使用预测性AI算法进行持续的能源调查并动态控制每个空压机和整个系统，制造商可以大大减少其设施的碳足迹。
人与机器人联手
如今，机器人不仅可以抓握和组装物体，还可以做更多的事情，他们可以根据自己的技能制定自己的决策并解决问题，而人工操作员则只专注于高级命令。尽管这些发展与科幻电影相结合，可能会使机器人似乎占领了整个世界，并从人类手中夺走了工作，但事实并非一定如此。
它们只是帮助人类更好地完成工作
的结果来自于人类智能与机器智能的结合，人带来创造力和创造力，而工业机器人带来速度，力量和准确性，没有生产工人的全自动'熄灯工厂'（只需要机器编程和维护的想法）已被证明是死路一条，工厂中发生的很多事情都需要人的创造力，学习能力和适应能力，随着产品的多样化和针对当地市场和客户需求的定制化，完全自动化的经济意义不大，在必要的监管监督的支持下，具有基于AI的组件的机器还可以实现可持续发展，从而帮助制造商大幅减少其设施的碳足迹。
大流行后的世界引发了制造业的许多变化
不仅是为了工人的健康和安全，还为了响应不断变化的市场需求而在供应链中加大生产，为了保持相关性并在不断发展的全球市场中竞争，制造商需要改变他们生产产品的方式，复杂的挑战来自对更高产品可变性，批量定制，质量期望和更快产品周期的需求，当人类和机器人一起工作时，制造过程更快，更高效且更具成本效益，这就是所有这些原因，尽管人类与机器人合作的优势在大流行之前就已广为人知，但随着制造商开始重新开放其设施以提高生产率，产出质量和工作条件，这场危机使配对变得至关重要。
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术都在制造领域迈出了重要的一步，制造商现在没有时间像现在这样加入并探索各种方法来转变其流程，从而使各个领域受益。