硬件型号：戴尔Latitude 5320

系统版本：Windows10人工智能在制造业生产中可发挥的作用共有7种，分别是：1、预测性和预防性维护；2、提高机器人的工作效率；3.制造业供应链；4. 设计援助；5. 质量管理和改进；6. 数字双；7. 大规模定制。

以下是为您提供的示例：

1. 维护的主要领域是数据驱动的维护，它使制造业能够在人工智能支持的预测功能的支持下从被动维护转变为预防性维护。根据国际自动化协会(International Society of AutomaTIon)的数据，全球每年因工业资产关闭造成的损失高达6470亿美元。传感器和物联网设备的作用，使实时信息反馈给人工智能引擎是关键。在工业环境中使用物联网作为传感器通常被称为物联网工业物联网。这与人工智能一起工作，以达到预期的结果。

人工智能有可能增加正常运行时间，从而通过不同的方式推动系统减少停机时间：案例1:对于磨损，撕裂，未能通过人工智能发出潜在故障的警告信号，甚至预测疲劳。案例2:寿命预测：利用人工智能准确预测资产(如机器)的剩余使用寿命，提高机器和资产的整体寿命。案例3:人工智能可以帮助人们制定更智能的资产维护计划，优化整个资产的成本和质量。

2. 目前，机器人在自动化制造车间是相当主流的。人工智能的出现可以使机器人完成更好的任务，从而增强了机器人的作用。

案例4:通过强大的软件应用程序来提高机器人的效率，使机器人能够承担复杂的任务，甚至可以增强任务的多功能性。案例5:为了更有效地利用机器人，人工智能能否更好地进行人机交互是关键。人机协作机器人正在成为这一领域的潜在推动者。

3.制造业作为一个整体在很大程度上依赖于伴随着供应链的整体生产力和效率。人工智能与物联网的结合潜力巨大。

案例6:对供应车辆的实时跟踪有助于更好地利用物流车队，从而优化整体生产计划。案例7:基于数据驱动的人工智能的更好的库存分析方法，从而使用它来降低库存成本，为制造商节省了巨大的成本。案例8:发货和交货提前期不仅可以准确预测，还可以通过应用人工智能算法进行优化。

4. 设计辅助AI具有技术元素，可以承担美术和音乐等创造性任务。在制造业环境中，这种情况越来越多。

5. 一些数据驱动的举措现在正在成为制造过程中的主流，其中最突出的是在质量管理和改进领域。

案例10:质量过程改进。人工智能理解当前制造质量流程的局限性、缺点或不足的能力，以及人工智能在处理质量数据方面的应用，可以通过多种方式得到改善。案例11:使用复杂的人工智能，类似于计算机视觉，来发现产品的缺陷，是保证产品质量的好方法。

6. 数字孪生概念是近年来跨越多个制造领域的倡议，它充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相应物理设备的全生命周期过程。

用例12:这样的数字孪生概念有助于理解和模拟流程流是如何发生的，并通过人工智能识别假设的情况。因此，人工智能可以实现对过程的分析和优化。用例13:异常管理：在传统的工作流中，异常通常被转移给人们来处理。在人工智能介入的过程中，这些过程可以自动化，直接的操作可以由程序而不是人来执行。用例14:项目的设计和制造可行性，可以提前智能模拟。

7. 人工智能在数据驱动型产品管理中的一个关键应用将是对客户的密切理解。

案例15:深入了解客户，设计、制造、测试高卓斌定制的产品。这将导致设计和制造模型的变化，以更灵活的方式满足所有不同的产品生产，BTO模型就是一个例子。

因此，我们现在可以有把握地说，人工智能旨在与机器人和物联网技术相结合，改变制造业，创造工业4.0的利器。