2 July 2024

大綱：
给制造业的 AI 长什么样子？
AI 驱动的 4M1E 管理框架
-将 AI 应用于人员、机器、材料、方法和环境
-简化生产管理者的工作
克服制造业中导入 AI 的障碍
关于 PowerArena

给制造业的 AI 长什么样子？

AI 是当今最热门的话题，尤其在计算机视觉和自然语言处理方面的快速进步，吸引了制造业的高度关注。许多制造商对这项新技术充满了兴趣与好奇，期望它能革新制造运营模式。然而，随着竞争对手开始学习并运用 AI，业界也开始出现担心被落后的恐惧。

最近在人工智能领域的进步，特别是深度学习神经网络的崛起，使 AI 在处理和分析海量数据、识别复杂模式和关系方面展现了前所未有的能力。深度学习的核心创新在于它能够自动从原始数据中学习并提取相关特征，而无需手动特征工程。这在图像识别、语言理解和预测建模等领域开辟了新的可能，这些能力正在被制造业积极探索和应用。

AI 驱动的 4M1E 管理框架

要理解 AI 在制造业中的角色，可以使用被广泛采用的 4M1E 管理法来分析——这是一种在制造业和质量管理中常用的解决问题和根本原因分析方法。该方法涵盖了人、机器、材料、方法和环境五大制造过程中的关键要素。

4M1E 管理法包括以下要素：

1. • 人员（Man）：指参与制造过程的人员，包括他们的技能、培训和表现。

• • 机器（Machine）：涉及制造过程中使用的设备和技术，包括维护、性能和可靠性。

• • 材料（Material）：包括生产中使用的原材料、组件和供应品，关注其质量、可用性和处理。

• • 方法（Method）：指用于制造产品的过程、程序和技术，强调效率、标准化和最佳实践。

• • 环境（Environment）：涵盖制造进行的物理和环境条件，如温度、湿度、清洁度和安全等因素。

现在，让我们来看一下 AI 在 4M1E 管理法中的应用。

将 AI 应用于人员、机器、材料、方法和环境

人员（Man）

• • 增强现实（AR）：AI 引导操作员完成复杂的组装任务，确保准确度并减少错误。汽车组装线中的 AR 应用，可以进行实时指导，增强培训效果。

• • AI 视觉分析安全性：AI 视觉通过分析影像，检测不安全的操作行为，实时提醒操作员，以防止事故发生。这类应用能够维持工作场所的最高安全标准。

机器（Machine）

• • 预测性维护：传感器和深度学习模型通过分析机器的振动、温度和其他操作数据，来预测设备故障曲线，最小化停机时间，提高机器可靠性，减少意外的机器故障问题。

• • 机器参数优化：机器学习可以通过调整正确的参数来提高产量，确保机器的最佳性能。

• • 异常检测：AI 可以早期检测出操作上的偏差，允许在问题恶化前采取纠正措施，以维持顺畅的运作。

材料（Material）

• • 自动光学检查（AOI）：深度学习已被用来检测非常细小的缺陷，如手机上的划痕。原先人眼检查可能漏掉的问题，通过 AOI，可以准确地检测异常，提高质量控制。

• • 库存管理：AI 可以根据生产计划、历史数据和市场趋势，预测材料需求，优化库存水平，防止缺货或库存过剩。此外，AI 分析供应链数据，识别风险和低效率状况，并建议替代供应商或物流路线，确保材料的及时可用性。

方法（Method）

• • 工作流程优化和线平衡的 AI 视觉：AI 视觉可以分析生产工作流程，识别瓶颈和低效率原因，提出改善流程以提高生产效率。例如，电子制造中的 AI 视觉分析，可以检查劳动密集的组装线，快速辨认瓶颈工站，使管理更有效率。

• • AI 视觉防错（Poka-Yoke）：AI 视觉可以检查并确保操作员遵守 SOP，如是否使用正确的工具、正确的作业顺序或是是否遵守安全作业协议。通过实时反馈，AI 视觉可以立即纠正错误，减少成品缺陷的可能性。

• • 数字孪生（Digital Twin）：AI 可以创建工厂的数字孪生，允许工程师在虚拟环境中先模拟和测试改善工程，然后再在生产车间实施优化。

环境（Environment）

• • 能源管理：深度学习优化整个制造过程中的能源消耗，降低成本和对环境的影响。例如，半导体制造中的 AI 驱动能源管理，可以优化机器用电，节约成本。

• • 环境控制：AI 检测和控制洁净室内的环境条件，如湿度、温度，以保持最佳生产条件，确保产品质量和最严格标准的合规性。

简化生产管理者的工作

IE 工程师和制造专家们，现在可以更有效地应对 4M1E 管理法中的各项挑战。

AI 在制造业中的应用，推动了生产力的提高、质量管理的优化、预测性维护能力的增强，以及供应链管理的更高效。制造商正在探索广泛的 AI 驱动应用，从能够实时识别缺陷的机器学习算法，到能够自动化视觉检查的计算机视觉系统，自然语言处理也被用来简化整个组织中的沟通和决策。

随着制造业管理方式的不断演变，AI 的整合已成为企业保持竞争优势的关键优先事项。可以预见，将 AI 整合到 4M1E 的所有要素中，将成为提升运营的标准目标。

克服制造业中导入 AI 的障碍

PowerArena 人因作业平台（Human Operation Platform, HOP）是 AI 视觉驱动的智慧制造解决方案。HOP 可视化生产作业，为劳动密集的产线，提供实时、透明化的生产信息。HOP 具备24/7 影像收集、AI 视觉分析与随时追溯等特点。

HOP 分为三级应用：第一级应用为数字工站，从整合多样传感器数据开始，搭建由影像为基础的生产履历；第二级应用 AI 线平衡，解析人员操作，AI 全时段收集生产数据，精确 CT 和根本原因分析支持优化工程；第三级应用为 AI Poka-Yoke，SOP 实时把关，制造过程中的操作行为检测，预防错误以提升良率。

HOP 为优化生产效能，持续提供有价值的数据，强化企业竞争力，为制造商逐步构建智慧工厂。

关于 PowerArena

PowerArena AI 视觉系统领衔全球制造业，于 2022 年被全球最大的管理咨询公司之一 Frost & Sullivan 评为制造业计算机视觉中最具竞争力品牌。全球前五大 EMS 厂有三家已使用 PowerArena AI 视觉优化生产效能，提升“人员”产出价值。PowerArena 由前资深 Google 工程师创立，现于台湾、美国、墨西哥、中国、香港等地设有服务据点。