Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
與通用人工智慧不同，製造業人工智慧專注於品質控制、預測性維護、流程最佳化和機器人等特定應用領域。 製造業中的人工智慧是指利用演算法和機器學習來自動化複雜任務、識別模式和進行預測。 這涉及分析和處理來自機器和系統的大量數據。
企業為何應在製造業中運用人工智慧（AI）？
例如，透過分析機器數據，可以即時偵測機器的異常情況。 透過在工業中使用人工智慧，您可以實現預測性維護，確保產品品質（預測品質），並更有效地利用資源（預測能源）。
機器學習 (ML) 是人工智慧在製造業的技術支柱。 與基於規則的系統不同，機器學習模型可以從歷史和即時生產資料中學習，並不斷改進其預測。 這使得它們在流程和條件頻繁變化的動態環境中特別有價值。
典型應用包括預測性維護（演算法可在機器發生故障前偵測磨損模式）和品質控制（電腦視覺系統比人工檢查更快、更可靠地識別瑕疵）。 機器學習也用於流程最佳化 — 例如，即時調整參數以降低能耗或穩定產品品質。 另一個有前景的領域是供應鏈最佳化，機器學習透過分析需求波動、交貨時間和材料可用性，建立更具彈性和成本效益的流程。
機器學習的優勢在於其可擴展性：一旦訓練完成，模型即可應用於多個工廠或生產線，使公司能夠在全球範圍內標準化最佳實務。 同時，這些演算法會根據當地條件進行調整，並隨著每一筆新資料持續學習。
對於企業而言，這意味著更少的停機時間和更低的成本，以及更高的靈活性和競爭力。 因此，將機器學習整合到生產系統中是邁向真正數據驅動型製造的決定性一步。
這就是企業應該使用人工智慧軟體的原因：
人工智慧在生產上展現多方面的優勢。 例如，人工智慧解決方案（如預測性維護）可用於在故障導致代價高昂的損壞之前識別故障。 如果出現問題，可以立即採取維修措施。 它避免了非計劃性故障，降低了維護成本，提高了公司的生產力。 此外，這些數據還有助於職業安全，因為可以在一定程度上偵測出材料疲勞，藉此防止危險情況的發生。
人工智慧在工業領域的另一個主要優勢是提高了產品品質。 透過使用人工智慧，公司可以在早期階段偵測和糾正瑕疵和錯誤，藉此減少廢品和重工。 這有助於提高客戶滿意度，並建立良好的公司形象。
這就是為什麼預測能力是人工智慧另一個重要面向的原因。 透過分析大量數據，人工智慧演算法可以識別出其他專家通常會忽略的趨勢和模式。 這使公司能夠做出明智的決策，更確實因應未來的挑戰。
人工智慧在工業領域的應用需要周詳的計畫和準備。 選擇符合公司具體需求的合適人工智慧技術極為重要。 應考量可擴展性、靈活性和資料相容性等因素。 由於我們在工業領域完成了大量的 AI 專案，我們可以提供寶貴的見解，並展示在工業領域使用 AI 時需要考量哪些因素。
1. 決定自製還是購買：
在使用人工智慧解決方案之前，公司必須決定是自行開發人工智慧解決方案還是從外部購買。 在決策過程中，他們必須考量自身的具體需求、資源和預算。 我們願意在解決方案上投入多少資金？ 我們是否擁有足夠的具備人工智慧、數據科學、IT 和生產等專業知識的專家？
找到答案並不總是那麼容易。 在我們的人工智慧解決方案自製或外購指南中，您可以瞭解更多相關資訊；它提供了一個清單，用於確定何時是內部開發解決方案，或是購買外部解決方案較為合適。
2. 數據收集：
必須確定生產中的相關資料來源，例如感測器資料、機器日誌和品質控制資料。 必須確保資料連接暢通。
3. 數據處理與分析：
為了有效利用人工智慧，擁有充足的高品質數據極為重要。 這些數據需要進行清理、整理和準備，以便人工智慧演算法能夠進行處理。 目的是識別資料中的模式和相關性。
4. 整合：
人工智慧解決方案必須整合到現有的生產系統中。 我們進行了全面的測試，以確保一切運作順暢，並且可以即時處理資料。
5. 培訓：
人工智慧模型使用所有收集到的資料進行訓練。 定期審查和調整訓練過程，對於提高人工智慧模型的準確性和效能極為重要。 如此即可確保總是達到最佳效果。
本逐步指南將為您在生產流程中實施人工智慧奠定堅實的基礎。 人工智慧在最佳化生產和提高競爭力方面具有巨大潛力。
為了說明人工智慧如何在工業領域中得到應用，我們現在來看一些具體的、現實生活中的例證。 這些公司決定購買人工智慧解決方案，並從中獲益。
在工業領域應用人工智慧可以釋放巨大的潛力。 這為公司帶來許多好處，例如提高效率、降低成本以及為決策提供更好的依據。
人工智慧在產業中的未來充滿希望。 隨著人工智慧技術的不斷發展和人們對其潛力的認識不斷提高，人工智慧在工業領域的應用將會持續成長。 企業應儘早重視人工智慧問題，並利用人工智慧帶來的機遇，開發創新解決方案，保持競爭力。 市場上已經存在針對各種應用的標準化人工智慧解決方案，例如氣缸的預測性維護。 這些功能可以相互連接，使人工智慧在工業領域的引入變得輕鬆方便。
現實生活中的案例表明，企業已經在生產中受益於人工智慧。 您必須仔細考慮是購買現成的 AI 解決方案還是自行開發。 向專家購買人工智慧解決方案具有許多優勢，例如快速實施、經過驗證的演算法和使用者友好的介面。 仔細權衡自製還是外購的決定，並考量公司的具體需求和資源，這一點非常重要。