依托达索系统AI驱动的智能制造，构建智能工厂
面对技能断层、劳动力短缺与市场波动等挑战，制造企业正在利用智能制造来保持竞争力。然而，投资孤立的AI工具，或在产线中集成机器人，这种简单的做法并不能自动解决上述问题，相反可能引入安全风险，并暴露产线运营中一直存在的低效问题。制造业AI的部署竞赛已经拉开序幕，但许多企业仍难以将投资转化为持续的绩效。原因何在？因为影响力的大小不取决于采用AI本身，而更多地取决于系统、人员与执行过程中实施AI的深度。要解锁AI的全部价值，制造企业必须弄清楚三个关键问题：
01、机器人、AI解决方案与数据的集成度如何？
不同的软件架构与机器人接口可能产生盲点，限制协同能力。基于科学的统一环境可实现实时同步，确保制造运营与流程无缝衔接。
02、员工是否准备好迎接AI驱动的工业自动化？
AI与机器学习专业人才十分稀缺，复杂的工具也延缓了AI的应用。虚拟孪生体验与虚拟助手可帮助验证工作流程，简化编程，无需开展大量的员工再培训。
03、AI收益在企业范围内的规模化扩展程度如何？
孤立地部署AI只会产生碎片化洞察，限制AI在整个企业范围内所能发挥的价值。借助虚拟孪生体验，企业可跨站点优化AI的应用方式，扩大影响力规模，实现准时化订单交付等更多价值。
随着工业AI重塑产业格局，达索系统帮助制造企业采用AI驱动的智能制造，实现可量化的收益。
通过将建模、仿真、数据科学与AI能力集成在安全、基于科学的、云原生生态系统中，达索系统的3D UNIV+RSES依托AI驱动的智能制造基础为制造企业赋能。制造企业可利用虚拟孪生体验，在车间现场实施任何变更之前 ，对机器人集成与厂内物流进行仿真。虚拟孪生还通过实现最佳实践标准化来获取关键专业技术，从而支持技能传承，避免因工人退休而导致的知识流失。
01、如何将AI用于智能制造？
AI的应用贯穿工程、生产与运营各个环节，能够持续改进制造系统。除了自动化之外，智能制造中的AI能够分析数据、从模式中学习并提出关于如何改进绩效与敏捷性的建议。制造业AI的应用示例包括：
利用预测性维护功能检测故障
基于需求预测进行生产优化
基于需求预测进行生产优化根据实时参数调整AI驱动的自动化功能
02、如何使用AI提升工厂生产力？
通过工业物联网（IIoT）传感器与AI驱动的数据分析，制造企业能够优化制造流程并采用预测性维护，以防止停机并提升工厂生产力。例如，计算机视觉能力可自动化实现质量控制，确保产品符合严格的标准，而AI能够处理重复性任务。AI驱动的洞察支持更明智的决策，助力提升车间整体运营效率。
03、AI驱动的机器人如何推动制造业转型？
AI驱动的机器人能够持续改进重复性、危险性或复杂性任务的工作流程，从而推动制造业转型。利用虚拟孪生体验中的AI算法，制造企业可以开展工作流程仿真、验证机器人动作并优化人机协作。这减少了错误，让团队专注于高价值活动，同时保持产线安全高效。
04、什么是柔性制造以及为什么它很重要？
柔性制造系统使制造企业能够快速调整生产，以适应不断变化的需求与供应链环境。他们可以重新配置产线模块、扩大产量并优化资源，同时最大限度地减少生产中断。利用AI来分析海量数据集，以支持明智决策并预测不同的场景，在保持模块化产线响应性的同时最大限度提高吞吐量。
05、AI如何支持人才队伍可持续发展？
3D UNIV+RSES中的AI通过积累知识与专业技术，助力提升现有员工技能和开展新员工培训，从而支持制造业打造可持续的人才队伍。AI算法与机器学习可帮助机器人运行自主学习程序，以自动利用实时数据更新系统。与此同时，团队可利用AI自动化实现重复性任务，专注于以人为本的创新。
虚拟孪生体验在统一环境中为工作人员、合作伙伴与智能机器配备了AI驱动的数据分析，使利益相关方能够获得关于整个智能工厂的实时可见性与可付诸实践的深度见解。制造企业可测试并验证移动机器人的集成，增强人机协作，缩短调试时间。在产线正式运行后，预测性维护功能可预测故障，最大限度地减少计划外停机时间，提升整体设备效率（OEE）。
随着制造企业同时实施了自动化与模块化制造，虚拟孪生使他们能够：
利用虚拟场景优化重构方案，实现首次即成功的模块化产线
通过工业物联网（IIoT）建立闭环优化，自动调整工艺参数，快速响应市场需求
依托世界级AI基础设施获取实时深度见解，实现更灵活的制造系统
当配备了达索系统的解决方案，制造企业可以在整个生产线上获得显著的竞争优势：
原型开发周期缩短高达50%，云端协作节省20%至30%的工作时间
交付时间缩短高达30%，质量成本大幅降低
跨学科捕获、分享和传递员工知识
通过增强型人才能力探索复杂的工业场景并加速团队工作流程
以AI赋能的制造业未来已来。达索系统解决方案使制造企业能够增强决策能力，深化AI集成，并为整个制造网络奠定面向未来的坚实基础，从而将新一代工厂变为现实。
