生成式人工智能已成为 2023 年的主要技术驱动力。随着 OpenAI 于 2022 年公开发布 ChatGPT，生成式人工智能创新迅速渗透到消费者和企业领域。根据 Gartner 的研究，生成式人工智能正在成为一种通用技术，其影响将类似于蒸汽机、电力和互联网。

在生成式人工智能中，基础模型在大量未标记数据上进行训练，这些数据可用于不同的任务以生成新内容——文本、图像、视频、音乐、语音、软件代码和产品设计。

虽然制造业已经利用人工智能 (AI)，但生成式人工智能有望改变这一模式。与传统人工智能不同，生成式人工智能不仅使机器能够识别异常检测等模式，而且还可以利用先进的机器学习技术独立创建新的解决方案。
制造业中的人工智能技术综述

人工智能在制造业并非新鲜事物。制造商已经使用人工智能来解决工业问题并提高效率。对制造业中一些现有人工智能应用的综述将为我们理解为什么生成式人工智能将改变游戏规则奠定基础。

机器人增强人类

在工厂中，协作机器人 (cobot) 可以学习新任务，从而增强人类劳动力。协作机器人可以接受训练，提高空间意识，以检测和避开障碍物。

机器人流程自动化 (RPA) 软件是另一种有助于处理订单处理等重复性任务的技术。它通过取代手动数据输入和查找输入错误所花费的时间，提高了效率。

数字孪生提高敏捷性

数字孪生技术利用人工智能和机器学习、物联网 (IoT) 连接和传感器技术方面的创新，创建物理产品或组件的精确实时复制品。制造商使用数字孪生来提高生产力并简化整个产品生命周期：设计、开发和维护。

预测性维护减少停机时间

预测性维护 (PdM) 利用人工智能/机器学习算法，帮助制造商及时预测故障，减少设备停机时间。与传统的纠正和预防性维护模式相比，PdM 帮助公司将正常运行时间提高了 10% 至 20%，同时将维护成本降低了 5% 至 10%，将维护计划时间缩短了 20% 至 50%。

自主制造增强灵活性

与自动化机械和流程不同，自主制造在制造业中相对较新。自主制造利用人工智能、机器人技术和无处不在的物联网连接方面的进步，提高了工厂的运营灵活性。它使制造商能够使用智能、数据驱动的技术来提高产品质量和优化生产。

生成式人工智能如何改变游戏规则

虽然预测性维护、数字孪生和机器人等人工智能技术已被证明在制造业中非常有效，但生成式人工智能首次为这些流程带来了创造性的变化。生成式人工智能的范式转变源于制造商现在可以使用人工智能来创建新的解决方案，从而加速创新和市场准备。

生成式人工智能模型本质上是机器学习模型。当使用给定的数据集进行训练时，这些模型会学习该数据集中固有的模式和结构。经过训练后，该模型可以根据指定参数处理需求，以生成具有相似特征的新数据。

例如，在燃气涡轮发动机数据集上训练的生成模型可以生成满足您特定要求的发动机设计，而不一定复制任何现有机器。该模型将根据指定的标准创建新的输出，让您可以迭代地优化结果。这极大地促进了问题的解决。

系统设计的创造力

生成式 AI 模型可帮助工程师创建多个设计迭代并优化设计，以优化效率、成本和性能。生成式 AI 模型可分析大量数据集并考虑各种设计参数，以生成符合特定标准的创新和优化设计。其结果是高质量、坚固且资源高效的产品，而这些产品不太可能通过传统方法实现。

例如，一家航空航天公司利用生成式人工智能设计了飞机部件，在不影响结构完整性的情况下将总重量减少了 15%。这提高了燃油效率并降低了制造成本。
简化生产流程

生成式人工智能还可以应用于生产流程。在制造业中，生成式人工智能模型可以通过优化工作流程来帮助简化生产流程。它可以通过识别瓶颈并实时提出改进建议来提供创新解决方案。这有助于减少停机时间并提高整体运营效率。

结论

生成式人工智能与制造设计和生产的结合标志着该行业的一次变革性飞跃。它可以彻底改变运营方式并带来许多意想不到的好处。这些好处可能远远超过制造商通过传统人工智能和机器学习解决方案（如预测性维护）所取得的成果。

为了最大限度地发挥生成式人工智能的优势，必须谨慎使用并在专家监督下使用。由于模型根据训练过的数据集生成设计，因此有时输出可能与现实不同。设计师和建筑师应该利用迭代优化参数和标准的选项，直到模型生成实际可行的设计并且不存在任何知识产权问题。

与任何技术一样，如果负责任地使用并清楚了解其局限性，生成式人工智能有可能成为制造业的游戏规则改变者。