天生式人工智能已成为 2023 年的紧张技能驱动力。
随着 OpenAI 于 2022 年公开拓布 ChatGPT，天生式人工智能创新迅速渗透到消费者和企业领域。
根据 Gartner 的研究，天生式人工智能正在成为一种通用技能，其影响将类似于蒸汽机、电力和互联网。

在天生式人工智能中，根本模型在大量未标记数据上进行演习，这些数据可用于不同的任务以天生新内容——文本、图像、***、音乐、语音、软件代码和产品设计。

虽然制造业已经利用人工智能 (AI)，但天生式人工智能有望改变这一模式。
与传统人工智能不同，天生式人工智能不仅使机器能够识别非常检测等模式，而且还可以利用前辈的机器学习技能独立创建新的办理方案。

制造业中的人工智能技能综述

人工智能在制造业并非新鲜事物。
制造商已经利用人工智能来办理工业问题并提高效率。
对制造业中一些现有人工智能运用的综述将为我们理解为什么天生式人工智能将改变游戏规则奠定根本。

机器人增强人类

在工厂中，协作机器人 (cobot) 可以学习新任务，从而增强人类劳动力。
协作机器人可以接管演习，提高空间意识，以检测和避开障碍物。

机器人流程自动化 (RPA) 软件是另一种有助于处理订单处理等重复性任务的技能。
它通过取代手动数据输入和查找输入缺点所花费的韶光，提高了效率。

数字孪生提高敏捷性

数字孪生技能利用人工智能和机器学习、物联网 (IoT) 连接和传感器技能方面的创新，创建物理产品或组件的精确实时复制品。
制造商利用数字孪生来提高生产力并简化全体产品生命周期：设计、开拓和掩护。

预测性掩护减少停机韶光

预测性掩护 (PdM) 利用人工智能/机器学习算法，帮助制造商及时预测故障，减少设备停机韶光。
与传统的纠正和预防性掩护模式比较，PdM 帮助公司将正常运行韶光提高了 10% 至 20%，同时将掩护本钱降落了 5% 至 10%，将掩护操持韶光缩短了 20% 至 50%。

自主制造增强灵巧性

与自动化机器和流程不同，自主制造在制造业中相对较新。
自主制造利用人工智能、机器人技能和无处不在的物联网连接方面的进步，提高了工厂的运营灵巧性。
它使制造商能够利用智能、数据驱动的技能来提高产品质量和优化生产。

天生式人工智能如何改变游戏规则

虽然预测性掩护、数字孪生和机器人等人工智能技能已被证明在制造业中非常有效，但天生式人工智能首次为这些流程带来了创造性的变革。
天生式人工智能的范式转变源于制造商现在可以利用人工智能来创建新的办理方案，从而加速创新和市场准备。

天生式人工智能模型实质上是机器学习模型。
当利用给定的数据集进行演习时，这些模型会学习该数据集中固有的模式和构造。
经由演习后，该模型可以根据指定参数处理需求，以天生具有相似特色的新数据。

例如，在燃气涡轮发动机数据集上演习的天生模型可以天生知足您特定哀求的发动机设计，而不一定复制任何现有机器。
该模型将根据指定的标准创建新的输出，让您可以迭代地优化结果。
这极大地促进了问题的办理。

系统设计的创造力

天生式 AI 模型可帮助工程师创建多个设计迭代并优化设计，以优化效率、本钱和性能。
天生式 AI 模型可剖析大量数据集并考虑各种设计参数，以天生符合特定标准的创新和优化设计。
其结果是高质量、坚固且资源高效的产品，而这些产品不太可能通过传统方法实现。

例如，一家航空航天公司利用天生式人工智能设计了飞机部件，在不影响构造完全性的情形下将总重量减少了 15%。
这提高了燃油效率并降落了制造本钱。

简化生产流程

天生式人工智能还可以运用于生产流程。
在制造业中，天生式人工智能模型可以通过优化事情流程来帮助简化生产流程。
它可以通过识别瓶颈并实时提出改进建议来供应创新办理方案。
这有助于减少停机韶光并提高整体运营效率。

结论

天生式人工智能与制造设计和生产的结合标志着该行业的一次变革性飞跃。
它可以彻底改变运营办法并带来许多意想不到的好处。
这些好处可能远远超过制造商通过传统人工智能和机器学习办理方案（如预测性掩护）所取得的成果。

为了最大限度地发挥天生式人工智能的上风，必须谨慎利用并在专家监督下利用。
由于模型根据演习过的数据集天生设计，因此有时输出可能与现实不同。
设计师和建筑师该当利用迭代优化参数和标准的选项，直到模型天生实际可行的设计并且不存在任何知识产权问题。

与任何技能一样，如果负任务地利用并清楚理解其局限性，天生式人工智能有可能成为制造业的游戏规则改变者。