制造商打造AI智能工厂：突破数据基础设施瓶颈

"制造商如何利用AI技术提升效率与质量" 在当前的工业环境中，制造商面临着如何有效利用人工智能（AI）来解决生产难题的问题。AI技术在提高产品质量、优化资产维护方面已展现出显著效果，但广泛应用于制造业的步伐却相对较慢。一个关键的阻碍因素是缺乏为AI准备的数据基础设施。 传统数据平台如SQL和Hadoop并不适合处理工业AI的需求，因为它们不能有效地跟踪生产过程中的时间与位置信息。为了迈向智能工厂，制造商必须重新设计数据采集策略，确保能从生产设备的传感器中获取实时且精确的信息。 构建AI就绪型数据库是关键，这需要整合从底层设备（L0）到企业软件（L4）的全层级数据，并确保所有系统都具备对时间和空间的共同理解。然而，很多操作技术（OT）系统仍与信息技术（IT）系统分离，尤其是在工厂车间，很多机器并未联网，更不用说具备AI友好的数据基础设施。 Spencer Doyle，Noodle.ai的AI平台和渠道副总裁指出，要成为AI就绪型企业，就必须调整数据收集方式，以适应AI分析的需求，这可能涉及处理PB级别的数据。为此，Noodle.ai开发了一种新型数据结构，即企业AI平台，它能够集成所有OT和IT系统，创建一个统一的时间/空间感知系统，即时空关联数据库。 Noodle.ai的企业AI平台通过集中所有数据，能够检测异常并连接到机器学习算法，以应用到具体的问题解决方案，如Vulcan Manufacturing Suite Product Quality AI。该套件通过可视化界面帮助制造商解决资产健康、产品质量和供应链管理等问题。 联合共享的平台数据对于理解和预测机器故障、预防性维护以及优化生产流程至关重要。例如，通过分析设备在特定时间的行为模式，AI能够预测故障，提前安排维修，避免生产中断，从而提高生产效率和降低维护成本。 此外，AI在产品质量控制中的应用也日益凸显。通过分析生产线上的实时数据，AI能够快速识别质量问题，即时调整工艺参数，减少不合格产品的产生，提高整体的产品质量和客户满意度。 AI技术还能够改善供应链管理。通过分析供应商数据、库存水平和市场需求，AI可以帮助制造商做出更精准的库存预测，优化采购策略，减少库存积压和缺货风险，同时确保满足客户需求。 总结来说，制造商要突破AI难关，需建立能够支持时间和空间追踪的新型数据基础设施，集成OT和IT系统，利用AI平台进行数据分析，以实现生产效率的提升、产品质量的优化和供应链的智能化管理。这一转型需要全面的战略规划，包括对现有系统的改造、新数据架构的构建以及AI应用的开发和实施。通过这样的努力，制造商将能够充分释放AI的潜力，推动企业向工业4.0迈进。