TK-FTEB01 人工智能（AI）在制造业和其他一系列行业的应用日益增多。人工智能能够不断学习和处理信息，从而帮助分析数据，并解决问题。
人工智能所具有的这些能力，为制造商和其他用户提高运营效率和生产力提供了可能。
《Power & Motion》杂志（Power & Motion）采访了全球技术、供应链和制造解决方案提供商伟创力公司智能制造工程团队副总裁Murad Kurwa，探讨了人工智能在制造业中的优势，以及伟创力对人工智能领域的趋势洞察。
*编者注：为清晰起见，问题和回答均为编辑过的版本。
《Power & Motion》（以下简称“《P&M》”）： TK-FTEB01 您如何看待人工智能（AI）在制造业中的应用？
Murad Kurwa（以下简称“MK”）：人工智能（AI）可以惠及一些制造流程。在决定如何在工厂车间部署AI技术时，重要的是从最终目标出发，然后利用技术来帮助实现这一目标，例如工厂生产线优化、预测性维护、异常检测、库存管理和瓶颈预防等等。
根据最终目标，可以通过收集和整理数据、选择要使用的 AI 模型类型、训练模型、确定模型的性能是否足以实现最终目标来创建 AI 模型生命周期，最后将其部署到生产中。
此外，要从人工智能中获取价值，还须确保模型能够正常运行，并能根据我们所需的制造速度进行扩展。随着时间的推移，通过不断学习和改进，这些程序可以帮助我们显著提高工作质量和效率，并有助于我们做出更明智的、由数据驱动的决策。
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《P&M》：在生产运营中，使用人工智能会带来什么收益？
TK-FTEB01 MK: 人工智能有助于提高效率、提升质量和生产力，以我前面列举的一些使用案例为例。
在预测性维护方面，人工智能解决方案可以帮助收集、分析和检测车间机器问题，防患于未然。借助联网机器所提供的大量上游数据，人工智能模型就能在不良事件发生之前做出预测，从而使制造商能够阻止潜在故障的发生，避免停机。
在异常检测方面，制造商可以通过检测产品缺陷和异常来训练用于质量控制的人工智能模型，TK-FTEB01 减少人工检测的需要，并提高产品的统一性和质量。异常检测还可应用于流程层面：人工智能模型可利用来自制造执行系统（MES）、机器和操作员的大量数据，来检测整个流程的异常情况，从而避免任何可能的停机。
除了运营之外，人工智能在制造业的另一个有效用途则是审阅合同。人工智能语言模型可以查看合同、审核“红线”、总结并检测重点内容，从而大大缩短合同的整体处理时间。
总的来说，使用人工智能可以帮助企业各级人员实时做出数据驱动的明智决策，从而节省大量成本，并提高效率。
同时，人工智能也可以帮助检测生产过程中的异常情况，在确保质量的同时减少人工检测的需要。
