工业4.0的概念正在科技行业掀起波澜，因为制造企业寻求利用技术进步，使其运营更快、更高效。自2011年提出工业4.0以来，工业4.0一直是席卷制造业的工艺和技术变革浪潮的流行词。
它在某种程度上可以与数字工厂和智能制造互换，并对传统制造业进行了许多不同的改变。特别是，这些新的工厂和工厂系统效率更高，因为它们具有深度仪表化、高度网络化、广泛自动化和完全数据驱动。
工业4.0依赖于广泛的技术，包括机器人/合作机器人、物联网、3D打印、增材制造、数字孪生和分析。数字化工厂中既充斥着监视或控制生产各个方面的智能仪器，也充斥着从材料质量到机械上亚毫秒级状态更新的高粒度数据。
人工智能，包括机器学习和生成式人工智能和辨别性人工智能，可以在工业4.0的大多数技术方面创造令人信服的价值。人工智能的价值通常来自于通过给软件带来类似人类的理解水平来提高自动化的标准。
这减少了人们在制造过程中评估信息和做出决策的地方的数量，这既降低了成本，又提高了生产率。机器速度理解可以指导机器人的操作，例如，通过减慢速度、加快速度或修改其行为来应对原材料质量，或过程其他部分速度的变化。
除了生产线的自动化，人工智能在同一类型的环境中仍有无数的用途。首先，它可以帮助构建数字孪生，这是加快产品开发生命周期的另一种技术。
其次，人工智能系统有助于利用工业物联网基础设施，例如，通过过滤事件信息，基于传感器数据发现并预测潜在的生产问题。人工智能还可以通过揭示生产和使用数据中以前看不见的模式，然后使用这些信息来建议设计或流程更改，从而帮助生产数据分析。
由于人工智能可以在整个制造过程中提供帮助，因此在工业4.0环境中存在许多用例。在产品生命周期的初期，生成型人工智能可以帮助设计阶段以及通过3D打印或计算机控制的加工和增材制造对物理对象进行原型制作。
生成式人工智能系统可以优化设计，使其在材料使用方面更高效。例如，在服装制造中，这些系统以最小化浪费织物的方式，控制布料螺栓上的服装面板的切割布局。
在其他类型的工厂中，人工智能系统可以通过减少设计所需的零件数量来优化制造和组装复杂项目的简单性。此外，为了加快生产速度，例如，人工智能可以减少在自动人行道上生产成品椅腿所需的单独切割次数。
现场和云端的计算能力将继续增强，而人工智能算法和技术也不会停止成熟。制造商知道这一点，也明白他们需要这些工具提供的效率和响应能力，以便在21世纪进行竞争。随着新制造商的涌现和旧工厂的更新，人工智能将继续扩大其在工业4.0中的作用。
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