人工智能(AI)提升齒輪企業的10個方面
1 AI是改變游戲規則的技術
過去的十年中，ERP(Enterprise Resource Planning，企業資源計劃)憑借在調度、庫存管理、采購、作業成本、機床等方面實現了相關數據的通信和集成的優勢，深刻影響了齒輪制造業，達到簡化生產流程、提升工作效率、降低生產成本的目的。AI和機器學習(ML)是正在出現的下一項變革性技術，是改變游戲規則的技術，具備對預測數據強大的跟蹤和分析能力。
AI與ERP結合，可利用ERP數據提取極具價值的信息，從而對客戶、購買習慣、庫存水平、市場、材料采購等做出更深入、更準確的預測，將使ERP數據成為工業生產中的珍貴資產。
AI的神奇之處在于賦予機器從經驗中學習的能力，使其能夠適應新的輸入，并完成一直以來由人類所執行的任務。這需要計算機參與深度學習和自然語言處理，以便能夠理解、解釋和操縱人類語言。當計算機與這些技術相結合時，它們可以通過處理和識別大量數據中的模式來完成特定的任務。當建立合適的系統模型并提出正確需求時，AI將具備如下功能：
? 自動化重復學習;
? 智能化現有產品;
? 構建高準確性的深度神經網絡;
? 漸進式學習，自我調整。
2 AI提升齒輪企業的10種方式
ERP集成AI后不僅簡化了齒輪制造過程，提高了公司運營效率和盈利能力，而且還可以追蹤不同階段的數據并據此做出相關預測。同時，憑借自主學習能力，AI將從海量的數據中提取有效信息，為各類事項決策提供參考方案。
1) 庫存管理庫存管理是生產、計劃和控制的基礎，通過分析歷史數據和季節趨勢并結合對客戶的預期訂單估計，可安排企業所需的訂貨流程和數量。根據麥肯錫的一項研究，AI的使用將降低公司庫存水平達50%以上。AI以預測需求、識別產品和自動履行訂單等方式來齒輪制造商制定出更具前瞻性的庫存計劃，即：
? 增加庫存KPI的可見性;
? 改進產品、進貨銷售渠道，并預測訂單;
? 自動確定市場所需產品類型;
? 根據預期供需變化，更快地補充庫存。
2) 質量控制基于AI的檢測系統能夠實時識別齒輪制造過程中的缺陷和異常，從而降低產品召回的風險，提高整體質量。例如，通過分析裝配線上的產品圖像，圖像識別算法可快速準確識別缺陷。同時，AI也在改變質量檢驗的方式，即其在自我學習過程中提取足量重要特征來創建相關評價標準，重新對高質量產品進行定義。
3) 定價優化AI可深度挖掘海量歷史數據，綜合考慮市場趨勢、競爭對手定價和客戶行為等諸多因素，從而幫助齒輪制造商得出更明智的定價策略以獲得更高的利潤和客戶滿意度。
4) 需求預測經過大量分析關于季節、定價、促銷和產品生命周期等方面的數據，AI在預測產品需求，優化生產計劃，縮短交貨時間，避免缺貨的任務中極具優勢。AI不僅可依據實時數據完成預測，還能分析當前供應鏈狀況，甚至結合供應、銷售、財務和營銷預測而提供企業的整體需求視圖。
5) 供應鏈管理通過預測供應商交貨時間和優化物流路線，AI的介入將進一步優化供應鏈管理，縮短交貨時間，降低成本，減少供應鏈特定環節的壓力，提高客戶滿意度。而且，AI還可以升級重要的供應鏈要素，包括:
? 改善倉庫供需管理;
? 改善交通工具的健康和壽命;
? 提升裝載效率;
? 幫助供應鏈管理者降本增效。
6) 預測性維護計劃適當的維護對于最大限度地減少停機時間，降低維修成本和延長機器和設備的使用壽命至關重要。在預測設備故障并安排預防性維護方面，AI在以下層面表現出色：
? 減少人為錯誤和事故;
? 減少質量缺陷;
? 提高效率和生產力;
? 制定創新、可持續發展且對環境友好的決策。
7) 人力管理基于AI的ERP可進行評估員工生產力、定制化培訓流程和優化調度等工作;同時，還兼顧了工作人員的人身安全，限制工作人員執行危險的任務，或采用自動化的方式，以盡可能地降低工作場所傷害。8) 實時分析
相較于傳統的數據分析方法，AI將更快、更精確地完成對關鍵績效指標(如生產率、庫存水平和質量指標)的分析和評估從而幫助決策并做出改進。
9) 解決人力短缺在腦力勞動方面，即使經驗豐富的工程師在制定解決方案時也只能進行“最佳猜測”。AI的出現使開發復雜的、高度優化的設計成為可能。而在體力勞動方面，裝配線工作具有重復性和勞動密集型發特征，且容易出錯，為此AI可以通過機器人自動化、齒輪增材制造和機器視覺來幫助解決勞動力短缺問題，即訓練人形機器人完成由人類完成的各種裝配線工作。
10) 齒輪自主制造AI在用于自動化齒輪制造過程時，能夠減少人工干預，提高效率，例如，利用機器學習算法AI機器人一方面可自動完成重復性任務(如數據輸入和訂單處理)和決策(如發現生產線上的異常情況)，另一方面具備與人類并肩工作的能力。結合機器的精度和效率與人類的技能和智慧，產品質量會得到顯著提升。
3 迎接AI時代
ERP為齒輪制造商提供了對銷售、定價、材料可用性和其他關鍵指標相關的海量數據。而AI使收集和分析大數據從而做出對應決策成為可能。縱觀過去、現在和未來，AI所展現出的能力與潛力深深吸引了包含齒輪制造業的眾多行業。