① 大數據和人工智慧如何賦能工業製造領域能否舉個例
近年，中國經濟已經邁向高速發展階段，中國傳統製造業的要素成本高、產線效率低、用工難的問題亟需得到解決，傳統製造業亟需智能化升級。人工智慧技術的崛起讓傳統工業的智能化轉型成為可能，尤其是在工業視覺、工業質檢等領域的廣泛滲透，相比人類視覺，機器視覺優勢明顯，檢測效率高、速度快、精度高、更具可靠性。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展，機器視覺的性能優勢將進一步加大。
在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每個製程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘後卻成為企業難以提高良率的瓶頸，並且在經過完整製程後再剔除次品成本會高很多，因此及時檢測及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是製造業進一步升級的重要基石。
利用大數據、機器學習、深度學習技術對生產過程中大量的生產參數、工藝參數、缺陷數據等進行分類、回歸、預測等，就能夠很好的幫助企業解決編程/調試時間過長、誤判過高、因人而異的操作結果等問題。
② 工業4.0對於人工智慧的影響
工業4.0也對節能減排提出了新的要求。 隨著工廠的智能化，不僅可以大大提高生產效率，還可以解決能源消耗的社會問題，實現綠色製造，降低能耗，提高能源利用效率，降低成本。在技術方面，OT、IT、DT、RT的融合技術正在不斷突破瓶頸，自動化、數字化正在利用智能機器人、3D列印、雲計算、物聯網、人工智慧、深度學習等技術逐步走向網路化、智能化。製造業革命是基於CPS的全方位互聯製造革命。製造業革命的核心是通過CPS系統使製造業智能化，通過智能製造生產智能產品。基於CPS(Cyber-Physical Systems)的智能，促使企業建立全球網路，將產品設計、製造、倉儲和生產設備集成到CPS中，並在這些製造要素之間獨立地自動交換信息，接收行動指令並進行無人控制。工業4.0藉助CPS系統實現實際設備與控制網路的有機連接。通過3C(計算、通信和控制)技術的有機融合和深度合作，使技術人員的工作思維在時間和空間上都得到延伸。藉助物聯網，智能工廠生產智能產品，實現人、機、物的有機結合。在工業4.0時代，CPS系統在引領智能製造的過程中發揮著重要作用。工業4.0的到來必然改變現有的產業格局，智能製造將再次煥發新的活力。製造業革命是全方位的融合:無論是德國的工業4.0，美國的工業互聯網，還是我們的中國製造2025，或者「互聯網+」，最終的方向都是我們的製造業走向智能工廠，走向智能製造。工業4.0項目主要分為兩大主題。一個是「智能工廠」，重點研究智能生產系統和流程，實現網路化分布式生產設施。二是「智能生產」，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機交互以及3D技術在工業生產中的應用。工業4.0綜合了價值鏈企業之間的橫向集成、企業內部網路化製造系統的縱向集成、產品生命周期和動力價值網路的端到端集成，最終以智能工廠和智能製造結束。
③ 人工智慧在工業4.0中的應用
人工智慧在工業4.0中扮演著至關重要的角色。1. 智能質量控制：人工智慧技術能夠自動化地進行產品質量檢測、分類和缺陷判定，從而提升產品質量。例如，機器學習驅動的視覺系統能夠在生產過程中實時監測並自動識別缺陷，顯著減少人為干預。2. 智能物流管理：人工智慧演算法能夠優化物流網路，減少損耗，提升生產效率和運輸速度。實時庫存監控和管理，以及智能化的貨車路線規劃和調度，也是其應用的范疇。3. 智能設備監測：通過在設備中嵌入感測器和智能演算法，可以實時監控設備狀態，預測故障並執行預防性維護，從而提高設備維護的效率並降低成本。4. 智能生產規劃：人工智慧能夠規劃和優化生產流程，提高生產效率並減少浪費。例如，神經網路演算法能夠預測和規劃原材料，確保生產計劃的合理性。5. 智能自動化控制：智能控制系統能夠實現設備和生產線的自動化控制，提升生產效率和安全水平。通過人工智慧演算法優化機器人的運動軌跡和抓取力度，可以提高機器人的准確性和生產效率。6. 智能維修診斷：人工智慧技術能夠快速診斷和解決設備故障，提高維修速度，減少停機時間，從而降低維修成本和生產損失。7. 智能產品定製與設計：通過分析消費者偏好和行為數據，人工智慧能夠實現智能產品設計和個性化定製。例如，深度學習技術能夠自動識別和解析消費者需求，提供個性化服務。8. 智能決策分析：人工智慧能夠通過對大量數據的收集、存儲和分析，輔助企業做出精準決策。例如，基於人工智慧的供應鏈管理系統能夠預測市場需求，優化采購計劃，降低成本並提升效率。