① 大数据和人工智能如何赋能工业制造领域能否举个例
近年，中国经济已经迈向高速发展阶段，中国传统制造业的要素成本高、产线效率低、用工难的问题亟需得到解决，传统制造业亟需智能化升级。人工智能技术的崛起让传统工业的智能化转型成为可能，尤其是在工业视觉、工业质检等领域的广泛渗透，相比人类视觉，机器视觉优势明显，检测效率高、速度快、精度高、更具可靠性。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。
在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率，单独看虽然比率很小，但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈，并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多，因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。
利用大数据、机器学习、深度学习技术对生产过程中大量的生产参数、工艺参数、缺陷数据等进行分类、回归、预测等，就能够很好的帮助企业解决编程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等问题。
② 工业4.0对于人工智能的影响
工业4.0也对节能减排提出了新的要求。 随着工厂的智能化，不仅可以大大提高生产效率，还可以解决能源消耗的社会问题，实现绿色制造，降低能耗，提高能源利用效率，降低成本。在技术方面，OT、IT、DT、RT的融合技术正在不断突破瓶颈，自动化、数字化正在利用智能机器人、3D打印、云计算、物联网、人工智能、深度学习等技术逐步走向网络化、智能化。制造业革命是基于CPS的全方位互联制造革命。制造业革命的核心是通过CPS系统使制造业智能化，通过智能制造生产智能产品。基于CPS(Cyber-Physical Systems)的智能，促使企业建立全球网络，将产品设计、制造、仓储和生产设备集成到CPS中，并在这些制造要素之间独立地自动交换信息，接收行动指令并进行无人控制。工业4.0借助CPS系统实现实际设备与控制网络的有机连接。通过3C(计算、通信和控制)技术的有机融合和深度合作，使技术人员的工作思维在时间和空间上都得到延伸。借助物联网，智能工厂生产智能产品，实现人、机、物的有机结合。在工业4.0时代，CPS系统在引领智能制造的过程中发挥着重要作用。工业4.0的到来必然改变现有的产业格局，智能制造将再次焕发新的活力。制造业革命是全方位的融合:无论是德国的工业4.0，美国的工业互联网，还是我们的中国制造2025，或者“互联网+”，最终的方向都是我们的制造业走向智能工厂，走向智能制造。工业4.0项目主要分为两大主题。一个是“智能工厂”，重点研究智能生产系统和流程，实现网络化分布式生产设施。二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机交互以及3D技术在工业生产中的应用。工业4.0综合了价值链企业之间的横向集成、企业内部网络化制造系统的纵向集成、产品生命周期和动力价值网络的端到端集成，最终以智能工厂和智能制造结束。
③ 人工智能在工业4.0中的应用
人工智能在工业4.0中扮演着至关重要的角色。1. 智能质量控制：人工智能技术能够自动化地进行产品质量检测、分类和缺陷判定，从而提升产品质量。例如，机器学习驱动的视觉系统能够在生产过程中实时监测并自动识别缺陷，显着减少人为干预。2. 智能物流管理：人工智能算法能够优化物流网络，减少损耗，提升生产效率和运输速度。实时库存监控和管理，以及智能化的货车路线规划和调度，也是其应用的范畴。3. 智能设备监测：通过在设备中嵌入传感器和智能算法，可以实时监控设备状态，预测故障并执行预防性维护，从而提高设备维护的效率并降低成本。4. 智能生产规划：人工智能能够规划和优化生产流程，提高生产效率并减少浪费。例如，神经网络算法能够预测和规划原材料，确保生产计划的合理性。5. 智能自动化控制：智能控制系统能够实现设备和生产线的自动化控制，提升生产效率和安全水平。通过人工智能算法优化机器人的运动轨迹和抓取力度，可以提高机器人的准确性和生产效率。6. 智能维修诊断：人工智能技术能够快速诊断和解决设备故障，提高维修速度，减少停机时间，从而降低维修成本和生产损失。7. 智能产品定制与设计：通过分析消费者偏好和行为数据，人工智能能够实现智能产品设计和个性化定制。例如，深度学习技术能够自动识别和解析消费者需求，提供个性化服务。8. 智能决策分析：人工智能能够通过对大量数据的收集、存储和分析，辅助企业做出精准决策。例如，基于人工智能的供应链管理系统能够预测市场需求，优化采购计划，降低成本并提升效率。