在日本的东京以西90分钟路程，位于日本富士山下，有大约9,000的居民，而该小镇的FANUC工厂所生产的机器人每月在5000个，这些橙色的机器人需要多少人来生产呢？不要担心：在FANUC的工厂里机器人自己制造、测试并检查自己。
许多人 – 包括制造业高管本身 – 都会认为这样的设施要么是科幻小说，要么是几个世纪之后。而FANUC却证明了这不是科幻，FANUC的22个子工厂的综合体是独一无二的。这里是世界上第一个“熄灯工厂”之一 – 全天候运营成为现实，智能机器人创造了计算机化的后代，就像人类一样，这些机器人能够实现自我学习并拥有计算机视觉，这也证明了人工智能（AI）在制造过程中的作用。
聪明的参与者
显然，人工智能已经将我们带入了一个制造领域的新维度。虽然机器人已经占据了工厂车间一段时间，但今天的机器人不再仅仅执行单调的机械任务，他们是工业4.0的聪明参与者。
为什么人工智能对制造业至关重要？主要的原因是数字化在制造领域发挥了越来越重要的作用，在3D科学谷看来依托数据的土壤，人工智能赋予了制造更强的生命力，从设备的实时维护到允许新的，改进的和定制的产品的虚拟设计，到智能供应链和创建新的商业模式。
毫无疑问，人工智能是未来增长和制造业成功的关键。根据3D科学谷的了解，在最近的福布斯洞察人工智能调查中，44％的汽车和制造业受访者认为AI在未来五年内对制造“非常重要”，而近49％的人认为它“绝对至关重要”且关系到企业的成功与失败。
今天，由于先进制造技术与信息技术，数据和分析的“结合”，人类和机器人合作产生突破。人工智能给制造业带来的三大关键革命包括如下：
1 计算机视觉
即使是最鹰眼的人类检查员也无法察觉人类头发宽度的一半以下的细节差异。但是配备比肉眼更敏感的相机的机器不会错过任何一个细节。
由硅谷资深人士Andrew Ng组建的创业公司Landing.ai开发了用于生产线的机器视觉工具，利用在非常小的样本量上训练的机器学习算法，在远远超出人类视觉的分辨率下发现电路板等产品的微观缺陷。计算机不仅能够“看到”缺陷，而且还会处理信息并从它看到的内容中学习。如果它发现问题或缺陷，它会立即发出警报，这称为“自动化问题识别”的AI流程。在我国也出现了计算机视觉领域的企业，这其中包括维视数字图像技术，通过机器视觉和图像处理技术解决工业生产实际中的问题。
Instrumental、Maana和Augury等创业公司通过收集和分析由物联网生成的海量数据，使用机器学习技术来检测设备和机器的异常与风险，并提前预警。根据3D科学谷的市场观察，我国的三一重工通过研究中国制造业竞争优势，剖析德国“工业4.0”特点，打造了“终端+云端”的工业大数据软硬平台树根互联，为智能化为核心的工业变革打下基础。
2 创成式设计
对于制造商而言，人工智能也通过称为创成式设计的新过程发挥作用。设计师或工程师将设计目标 – 以及材料，制造方法和成本限制的参数 – 输入到创成式设计软件中。然后，该软件探索解决方案的所有可能的排列，并快速“生成”设计备选方案。最后，它利用机器学习来测试和学习每次迭代哪些有效，哪些无效。
根据Autodesk平台工程副总裁Brian Mathews，创成式设计软件可以帮助人类完成难以实现的复杂建模过程，如果你正在尝试优化飞机的机翼设计，或新电动车的扰流板或电池设计 – 甚至只是用于手机外壳的塑料模具 ，通过创成式设计软件，可以在一天内完成相当于50,000天的工程设计。
3 数字双胞胎
数字双胞胎是流程，产品或服务的虚拟模型。虚拟和物理世界的这种配对使得数据分析和系统监控能够在障碍发生之前阻止问题，防止停机，并开发新机会，甚至通过模拟来规划未来。
通用电气的数字双胞胎在物理和数字世界之间搭建起一座桥梁，可以随着时间的推移了解每一个独特的资产。它们将来自传感器和设备的数据与分析、模型和材料科学相结合，进而不断改进工业部件和资产，甚至整个流程和工厂的数字模型。
数字双胞胎可以节省企业宝贵的时间和资源，包括人工成本，同时保证最佳的制造性能。嵌入在制造设备中的传感器和高级分析使其成为可能，通过响应警报和解决机器问题实现预测性维护。
由此，3D打印设备可以作为自己的检查员，工业3D打印还可以整合人工智能和一定程度的自动化，从而进一步推动3D打印设备进入产业化，更深入地进入到最终生产用途的零件制造过程中。在生产所需要的更高速的构建率情况下，人工智能使得3D打印设备实现自我监测，并最终实现自动化的自我纠正/补偿，从而提高质量控制水平。
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