传统工厂在人工智能和机器学习影响下的变化有哪些？

人工智能和机器学习将很快取代试错方法，因为企业努力提高产品性能。尽管智能技术已经出现在我们生活的方方面面，但是我们的产品设计和制造过程在很大程度上仍然停留在传统老旧时代。公司工厂努力高效地创造性能更好的产品，并保持低成本。通过广泛的实践，得到了最佳的设计方案。他们将方案指令输入智能制造机，生产数千种相同的产品或部件，几乎没有定制的空间。这一切都需要改变。我们正处于设计和制造产品革命的风口浪尖。需要人工智能和机械学习来协作产品设计和制造过程，传统工厂在人工智能和机器学习影响下的变化有哪些:

1、传统工厂在人工智能和机器学习影响下的变化之优化多变量。

产品设计师通常知道使用不同的材料会得到什么样的结果。然而，当设计师必须平衡许多预期结果时，事情很快就会变得复杂。例如，在设计汽车时，设计师不仅要优化性能，还要优化成本、耐用性、安全性和燃油效率。通过人工智能和机器学习工具，设计团队可以快速迭代数千种甚至数百万种不同的潜在设计，然后在算法确定的最有潜力的设计上花费宝贵的时间。

在这种情况下，“设计”这个词通常指的是性能设计，而不是审美设计。虽然人类在创造具有消费者吸引力的精美产品方面仍然优于计算机，但人工智能和机器学习可以计算出产品的微小变化将如何影响性能的几个不同方面。对于设计团队来说，这将是一个非常宝贵的改进，因为它将使工程师在工作中花费更多的创造性方面的时间，而不是花费无数个小时的努力和低效的试错实验。此外，它将带来更好的产品。

2、传统工厂在人工智能和机器学习影响下的变化之新意产品定制。

定制产品需要大量的体力劳动。即使是相当标准的产品，比如运动鞋，通常也需要配备几十个工人的装配线。然而，人工智能和机器学习将很快为更自动化的产品定制打开大门。

例如，与运动鞋的例子一致，新技术将使每双运动鞋都能完全定制，从而提高运动鞋的个人运动员性能。购买鞋子的人会很快使用新的输入设备，比如创建脚部压力图和捕捉信息的传感器，这将导致独特的定制设计。然后，基于先进的规格，生成设计工具将自动合成设计，并将其转换为机器可读的编译指令。

人工智能和计算的最新进展已经把我们带到了一个全新的世界，每一种产品都是独一无二的，具有前所未有的复杂性。

3、传统工厂在人工智能和机器学习影响下的变化自动化试验。

对很多产品而言，如果不先进行实验，就很难甚至无法预测其性能。举例来说，没有任何数字模型可以帮助产品设计者确定给定的药物在缓解病人症状方面的作用，或太阳能电池在发电方面的作用。

尽管人工智能和机器学习并没有消除实验的需要，但是它们可以帮助研究者有效地计划甚至进行实验。在不久的将来，我们将看到一个完全自动化的工作过程，设计者为期望的结果设置参数，然后机器人进行实验并对结果进行评估。

4、传统工厂在人工智能和机器学习影响下的变化之智能制造。

如今，大多数制造系统都极其愚蠢。制造设备可以以一致的速度生产标准化产品，但不能评估和应对不断变化的条件。然而，在制造设施中添加传感器，将人工智能和机器学习算法分层到设备上，将使公司能够使用更加动态、响应和灵活的智能制造过程。

举例来说，一家制造厂的温度在一夜之间急剧上升，或者一台机器被投入到一批与标准材料略有不同的材料中。在不考虑环境或材料变化的情况下，机器将继续正常运转。这种情况可能会导致延迟、机器退化和产品损坏。

相比之下，智能制造系统可以检测到故障，并自动适应不断变化的条件。相反，它可以改善质量控制，降低成本，提高可靠性。

我们甚至无法想象人工智能和机器学习将如何改变产品设计和制造。毕竟十年前我们用智能手机的很多方法都是完全不可预测的。然而，商业和IT领导者可以通过学习如何在运营中使用这些技术来使自己处于行业领先地位，并确保他们能够为未来几年可能带来的任何情况做好准备。

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