这本身就是一个复杂的问题，而最佳答案实际上在于您本人、读者和您机构的整体“数字化成熟度”水平。许多运营商采取观望的态度，等待使用新型数字技术的竞争对手“解决缺陷”。这将指明较低的数字化成熟度。
因此，我们先从确定什么是数字化、它与数字化转型的关系以及它如何促进人工智能的使用入手。然后，我们将讨论如何利用人工智能来改进您的制造流程。如果您认为自己了解这一术语，可随时跳过下一部分，直接前往人工智能部分以便节省一些时间。
数字化-这意味着什么？
数字化是将信息转换为数字格式的过程，可以利用计算机和其他数字技术轻松存储、处理和访问这些信息。您的公司通过将数据转化为数字格式能够让使用计算机和其他数字设备存储、共享、管理、操控和分析数据变得更加轻松，并且可以让您对数字技术的诸多优势加以利用，例如提高效率、提升准确性和提高信息访问的便利性。
那么，这对我们的客户意味着什么？生产效率持续改进一直被认为是确保全球化运营公司竞争力的关键性先决条件之一，因此客户或正在开始或已经开始数字化转型之路。
数字化转型是比数字化更为广泛的概念，其中涉及通过使用数字化技术来从根本上改变企业和机构运营的方式。在制造业的背景下，数字化转型可以通过多种方式帮助改进制造流程，具体包括以下内容。
- 提高效率：数字技术可用于帮助生产中的许多任务和流程实现自动化，从而减少人工需求以及减少完成这些任务所需的时间和资源。自动化可通过降低成本和提高生产力来帮助提高总体效率。
- 改善质量：数字技术还可用于实时收集和分析制造流程中的数据，以便制造商能够在潜在质量问题发展为重大问题之前发现它们并加以解决。通过减少缺陷和提高客户满意度，实时响应有助于提高产品质量。
- 增强敏捷性：数字技术可以帮助制造商迅速应对不断变化的市场状况和客户需求。通过使用数字工具跟踪和分析市场趋势和客户喜好，制造商可以快速调整其生产工艺以满足不断变化的需求，而这有助于他们在快速变化的市场中保持竞争力。
- 不断创新：数字化转型还可以帮助制造商创新和开发新的产品和服务。通过使用数字工具分析数据并发现新机遇，制造商可以根据客户需求量身定制新产品和新服务，从而帮助他们在竞争中保持领先地位。
数字化制造流程中常用的一些关键技术包括：
- 计算机：数字化通常使用计算机来存储、处理和管理数据。这可能包括来自传统的台式电脑和笔记本电脑乃至更专业设备（如服务器、云计算系统和其他类型的计算机硬件）的所有内容。
- 软件：数字化通常还涉及各类软件的使用，包括应用程序、操作系统和其他专业软件工具。这些工具用于管理和操控数据，以及以各种方式分析和可视化数据。
- 网络和通信技术：数字化通常需要使用网络和通信技术来连接不同的设备和系统，从而使其能够共享和交换数据。这可能包括来自局域网 (LAN) 和广域网 (WAN) 乃至更专业技术（如蓝牙、近场通信 (NFC) 和其他无线通信协议）的所有内容。
- 传感器和物联网设备：在许多情况下，数字化需要使用传感器和其他物联网 (IoT) 设备从物理对象和工艺中收集数据。这些设备可连接至机械、车辆或其他物体，并且可用于监测温度、压力或其他物理特性，从而提供可用于改进制造工艺的宝贵数据。
现在，您已经了解了什么是数字化以及数字化如何适应数字化转型这一更广泛的主题。接下来，我们来讨论一下如何在您的机构中使用数字化。
AI——如何使用它来改善您的工业制造工艺？
数字化以及与其协同工作的技术和工具可以改变您开展业务和作出某些决策的方式，因为人工智能提供的可操作信息可以促进决策的制定以及改善预期结果。事实证明，人工智能在多个领域（包括各种类型的工艺和分析）对制造商非常有效。请考虑以下事项：
- 预防性维护：人工智能算法可以分析来自设备的传感器数据，以便预测何时需要维护，从而减少停机时间并提高效率。
- 质量控制：人工智能成像系统可以检测产品是否存在缺陷，从而减少人为失误、提高准确性。
- 工艺优化：人工智能算法可以分析生产数据，并推荐提高效率和减少浪费的方法。
- 自主机器人：人工智能可用于控制机器人和其他自动化设备，从而提供更加精确的运动，并能实时适应不断变化的状况。
- 智能调度：人工智能算法可以优化生产计划，从而降低成本、改善准时交付以及提高产能利用率。
- 智能库存管理：人工智能可用于预测产品需求，从而相应地优化库存，进而实现缩短交付周期以及降低库存持有成本的可能性。
- 智能采购：人工智能可用于预测原材料需求以及优化采购流程，从而缩短交付周期、降低成本。
- 员工管理：人工智能可用于优化人员配置水平以及安排员工，从而提高生产力、降低劳动力成本和提高员工满意度。
- 预测建模：人工智能可用于预测生产系统的性能，并在潜在问题发生之前加以识别。
要想了解含有实际经验的实例，请考虑以下三个方面：工艺优化、自主机器人和预测建模。索理思在这些方面应用了复杂的数字解决方案（包括人工智能），由此帮助客户改进其制造工艺。但是，即使是人工智能也有局限性。事实上，这个博客就证明了这一点。
本博客中的部分内容都是由名为 Chat GPT 的开源人工智能聊天引擎生成的。该引擎受到几年前的大量数据集的训练。在列出的九种用途中，被遗漏掉的一个例子是人工智能可以实时预测通常仅由人类进行的测量，例如从持续制造工艺中采集样品用于质量测试。事实上，这正是索理思利用我们的 OPTIX™ 高级分析平台为制浆和造纸客户所做的努力。我们使用与合作伙伴 ProcessMiner 共同开发的人工智能来预测纸品的强度等项目。因为纸品的生产几乎是实时的，因此工厂操作员无需为测试结果等待数小时——也许只会发现生产过程中的质量下降问题——如果他们能够实时知晓问题所在，就可以及时加以解决（工艺优化）。
正是这种对质量参数的实时预测，我们才得以实现自主机器人交付。机器人或设备的自主控制可进行实时调整，以便持续保持质量标准。对于我们来说，通常会调整供应的各种纸张化学品的剂量，以便对制造过程进行修正，从而避免客户在生产结束后获得一批不合格产品。我们正在自动调整化学品计量泵的速度。如前文所述，这还可以带来许多其他好处。
因此，虽然人工智能在工业应用中的使用还处于早期阶段，但仍然有少数操作人员已经在积极使用 OPTIX 等数字解决方案。而最终在制造方面获得竞争优势的正是这些早期采用数字化的一方，而非观望的一方。
要想详细了解我们的数字技术组合，请访问我们的数字解决方案登录页面或联系您的索理思销售代表。
