制造业中的人工智能

一款能将您的生产数据转化为决策的人工智能制造软件。Accevo 融合了 MES、IIoT 设备互联以及支持人工智能的数据基础设施，因此人工智能不仅停留在演示文稿中，更能真正应用于您的生产车间。

从预测性维护和质量控制，到为操作人员配备生成式人工智能助手：以干净、实时的生产数据为起点，逐步添加人工智能功能。

深受制造业领军企业的信赖

制造业中的人工智能：概述

制造业中的人工智能是指能够从生产数据中学习，从而进行预测、优化和采取行动的系统——而不是遵循固定的规则。 机器学习 模型可从传感器和工艺数据中发现规律； 生成式人工智能 大型语言模型（LLM）能够以自然语言生成内容并回答问题； 计算机视觉 检查产品的速度比任何人的眼睛都快。

制造商在数字化转型方面起步较慢，但人工智能现已成为董事会层面的优先事项：仅生成式人工智能在制造业中的应用案例，预计就将带来 到2033年，营收将达到105亿美元. 关键在于：每个人工智能用例的效果，完全取决于其背后的数据质量。这正是 MES 工业物联网（IIoT）连接应运而生——作为您人工智能工厂的“工业4.0”数据骨干。

Accevo的人工智能能力

Accevo 是一款基于人工智能的制造执行系统（MES）：机器学习直接基于平台已收集的生产数据进行处理。这些功能无需单独开展数据科学项目即可启用。

机器学习模型将工艺参数与质量结果相关联，在实验室结果出来之前就标记出存在风险的批次——这样您就能针对工艺进行纠正，而不是对产品进行纠正。

来自机器的传感器数据被输入到机器学习模型中，这些模型可预测故障并建议最佳维护时间窗口，从而减少计划外停机时间并降低备件成本。

基于人工智能的分析系统会实时监控每个参数，并在出现阈值报警无法捕捉的异常情况时发出警报——例如漂移、振荡以及异常相关性。

一款基于大型语言模型（LLM）的人工智能助手能够以自然语言形式为操作员和工程师提供答复：包括根本原因分析、工作说明以及班次总结——所有内容均基于您自身的生产数据。

基于人工智能的生产计划优化：需求预测和基于约束的重新规划，即使实际情况打乱了计划，也能确保生产线满负荷运转并按时交付订单。

基于摄像头的检测结合计算机视觉模型，能够以生产线速度检测表面缺陷、部件缺失和标签错误，且每项检测结果都会在MES中进行追踪。

预测性质量与维护的实际应用

预测是机器学习在制造业中投资回报率（ROI）最高的应用场景，因为它能将您已有的数据转化为避免的停机时间和废品。百事和高露洁等公司已经能够在设备故障发生前就检测出问题——以下是 Accevo 如何实现这一点。

每台机器的数据

工业物联网（IIoT）连接技术将旧有和新机器的振动、温度、压力及工艺参数数据传输到一个平台——这些数据正是预测性分析的基础。

能够学习您工厂的模型

机器学习模型是基于您的历史故障和质量记录进行训练的，而非基于通用基准。随着模型接触到更多您的生产数据，其准确率会随着每个班次的推进而不断提升。

工作流中的操作

预测在……中转化为维护订单 CMMS 以及MES中的质量警报——这些警报会连同完整背景信息一并转发给相关负责人，而无需再查看另一个仪表盘。

基于人工智能的分析与异常检测

传统警报会在数值超过阈值时触发。而基于人工智能的分析则更进一步：模型会学习每台设备和每个工艺的正常运行状态，进而检测异常情况——例如缓慢漂移、参数的异常组合，以及以特定模式反复出现的微停机。结合OEE数据，这就是日常应用中的AI生产优化：系统会告诉您哪条生产线未达目标、原因何在，以及应优先检查哪些环节。分析师可将相同数据推送至Power BI、Azure Synapse或Snowflake进行自定义分析——这是构建生产数字孪生的重要一步。

生产一线上的生成式人工智能：您的LLM助手

生成式人工智能在制造业中的应用案例正从试点阶段迈向量产：谷歌和麦肯锡指出，其应用场景包括机器事件监控、文档检索与综合、更快捷的工作指令生成以及基于人工智能的客户沟通。在 Accevo，一款基于大型语言模型和自然语言处理技术的人工智能助手，让操作员能够用通俗的语言提问——“昨晚第 3 条生产线为什么停机？”——并获得基于真实生产数据且附有来源的答案。新员工能够更快地上手，专家不再成为瓶颈。

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基于人工智能的排班与计划

正是通过规划，微小的百分比增益才能通过复利效应积累成巨大的数字。人工智能支持所有规划时段——从下个季度的需求到2号生产线的下次换线。

需求预测

机器学习模型通过分析历史销售数据、季节性因素和外部信号，能够更准确地预测需求——因此，生产计划能够基于更可靠的数据制定，库存也能保持精简。

基于约束的调度

高级计划与排程（APS) 利用算法根据实际约束条件（如设备、工具、技能和材料）对订单进行排序——而不是像电子表格那样一厢情愿地设想。

动态重新规划

当机器停机或订单发生变更时，人工智能能在几分钟内完成重新排产，而计划员则需要花上整个下午——这既确保了交货承诺的可行性，又保证了生产线的利用率。

数据要求：在实施人工智能之前做好准备

人工智能和机器学习系统的性能取决于其所处理的数据质量——而它们在处理非结构化、分散的数据时往往力不从心。数据质量是人工智能应用面临的首要挑战，因此领先的制造商会首先投资于数据基础设施。这正是Accevo的专长所在。

数据采集

工厂数据存储在机器、传感器、ERP、PLM和质量管理系统中。Accevo通过工业物联网（IIoT）网关和标准集成方法（ETL、ELT、CDC）将这些系统连接起来，形成一个全面的运营视图。

数据准备

对原始车间数据进行清洗、标准化、去重，并补充生产背景信息——批次、订单、设备、操作员——以便机器学习算法能够实际利用这些数据。

数据仓库

结构化的生产数据流入数据湖和数据仓库——例如 Snowflake 或 Azure Synapse 这样的云平台——从而构建出一个中央存储库，供您的 AI 工具进行训练和查询。

将接口推送至 AI 服务

Accevo 的推送接口会主动将实时生产数据流式传输至选定的 AI 服务，而非被动等待请求。您的 AI 模型始终基于实时数据进行处理——这正是报告与预测之间的区别。

人工智能在制造业中的投资回报率

在涉及实体生产领域，对人工智能的投资能带来回报：减少停机时间、减少废品、加快响应速度。以下是来自该行业及Accevo客户的数据：

您的 AI 工厂路线图

人工智能的实施并非一蹴而就——而是一个循序渐进的过程。每个阶段本身都能创造价值，并为下一阶段奠定数据基础。

工业物联网（IIoT）的设备互联与制造执行系统（MES）能够采集准确、具有上下文背景的生产数据——这是每个人工智能应用场景不可或缺的基础。

预测性分析、异常检测和预测性维护能够将历史数据和实时数据转化为预警，在问题发生之前就发出警示。

生成式人工智能和大型语言模型（LLM）助手让每位操作员都能轻松获取所有答案——工作说明、根本原因分析、按需生成的班次总结等。

借助数字孪生和闭环优化技术，人工智能能够模拟各种场景并调整计划和参数——由您的团队进行审批，而非手动输入。

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塞巴斯蒂安-佩尔兹, 工业软件专家

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