制造商目前面临一系列独特的挑战，这些挑战正在考验其运营的韧性和灵活性。尽管技术快速发展，全球市场不断变化，企业正面临加快生产效率的需求，而由于技术和有经验的工人严重短缺，这一目标变得更加困难。供应链中断也变得普遍，常导致物料交期延长，制造物流更加复杂。此外，随着利益相关者要求更环保的做法，要求达到更高可持续性标准的压力也在不断增加。因此，制造复合材料零件的公司在努力保持效率、盈利能力和可持续性时面临多方面的难题，尤其是在不断变化的世界中。
复合材料制造的后视镜
历史上，复合材料制造在短、中期和长期的生产规划与执行中高度依赖人类专业知识和传统方法。这些方法——包括先进先出(FIFO- first-in, first-out)、看板等——都是在20世纪以最佳实践为指导的。如今，他们在提升生产关键绩效指标(KPI-key performance indicators)方面已达到极限，如产能和产量、准时交付和质量。此类方法未能充分考虑制造环境的动态特性，工厂车间的突发变化可能对效率、可扩展性和增长目标构成重大障碍。过去采用的这种静态方法常常不足，影响了运营的几个关键方面：
1.制造计划受限，无法充分考虑复合材料生产过程中的变异性和不可预测性。
2.日常执行常常效率低下，因为人工干预和决策无法跟上实时调整的需求。
3.物流和供应链管理灵活性不足，导致低效、中断和交货延迟。
4.决策在各级（管理和运营层）都受到阻碍，常因过时信息或对工厂车间当前状况的理解不足，例如数据来自各种不相连的系统（ERP、MRP、采购、班次记录等）。
更具体地说，材料选择过程通常是手工的，这不仅耗时，还导致残渣、废料和产率下降。材料接收通常为人工，且容易出现错误和延误。规划工作通常依赖Excel表格等工具，导致进度很快过时，设备整体效能(OEE-overall equipment effectiveness)低，交付延迟，证明这些方法无法应对复合材料行业新兴且更具动态变化的特性。
数字化转型的黎明
随着数字技术的到来，先进制造业正经历一场重大转型，融合了传感器、物联网和人工智能。尽管仍处于早期阶段，这一数字化转型有望在工作流程、减少废弃物和能源使用方面带来显著改善。人工智能正成为关键驱动力，推动更明智的决策，提升生产效率和可持续性。普拉泰恩（美国北卡罗来纳州海波因特）见证了这一转变，并在过去十年中一直是其中一员。我们看到，通过使用人工智能，复合材料制造在多个关键领域取得了卓越进展：
规划和排程软件被用于优化复合材料生产
规划与调度：传统的手动计划工具如Excel正被AI驱动的软件取代，以自动化和优化生产计划，保持计划的更新。软件利用人工智能算法最大化生产产能，最小化低效。借助基于人工智能的软件解决方案，这种数字化变革不仅提升了效率，还能实时动态调整工厂车间的意外变化。这保证了资源的最佳利用和最小的停机时间。例如，我们一家生产医疗器械复合零件的客户，使用Plataine软件模拟模具添加对其产量增长能力的影响。模拟多种场景使他们能够找到一个最佳平衡点—在增加零件体积的需求与购买额外模具的成本之间取得平衡。
供应链协作：云软件促进了供应商与制造商之间的更好沟通与协作。这种集成加快并简化了发货和接收流程，减少了延误，并提升了供应链的整体响应速度。
库存管理：AI算法能够分析趋势并预测需求，从而帮助物料管理者和采购最大化库存效率。这种方法显著减少了废料和废弃物，帮助这些公司实现更高的可持续性和成本节约。
设备与工具管理与服务：AI辅助软件向负责设备维护的工作人员提供提醒和建议。这种主动维护方法防止了意外停机，延长了机械寿命，并确保资源得到最佳利用。
能源消耗优化：AI算法在优化能源使用方面发挥重要作用，尤其是在热压罐固化等高能耗工艺中。Plataine不断向客户学习。例如，最近关注的一个重点是热压罐调度系统是必不可少的。我们看到，人工智能技术正在引领工厂热压罐运营管理的重大变革。通过优化时间表，使用该技术的制造商大幅减少了热压罐的运行次数，降低了能源消耗。
人工智能在未来制造业中的作用
展望未来，我们看到AI已成为工厂员工越来越多地使用的工具，以简化工厂的制造流程。正如人工智能已成为我们日常生活的一部分—包括智能手机、Siri、Alexa等—人工智能也将在我们工厂的职业生涯中扮演非常重要的角色。
在制造业中，我们看到人工智能作为另一种数字助理，使我们的日常工作更加轻松。例如，生产计划人员会运行不同场景和结果的模拟，以达到高效率。人工智能在制造规划中的未来将跨越三个视野，每个视野都有其独特的可能性和创新：
1.短期规划（最长2周）：AI将使工厂能够模拟各种场景，如不同的机器或操作任务分配，以及为工单分配库存和工具。这些模拟能够为每个班次制定详细的时间表，并迅速响应工厂车间的突发事件。通过快速评估多种场景，基于人工智能的软件能够呈现最高效的结果，确保短期周周规划的高度灵活性和响应性。
2.中期规划（2-4个月）：展望未来，AI的能力将扩展到模拟运营调整场景，如增加班次、增加每班人手或购买额外工具或模具。这一中期规划将有助于战术决策与预测的需求和运营能力保持一致。因此，资源分配和生产力都能得到优化。
3.长期规划（1-2年）：从长期来看，AI辅助软件将加快战略扩张和投资，如购买新机器或增加生产线和工厂空间。这些模拟将支持长期增长策略，确保投资物有所值，并符合未来市场需求。
我们相信，人工智能还将在促进制造设施与工厂之间的协作与互联方面发挥重要作用，预测需求高峰和短缺，作为互联工厂生态系统的一部分。此外，基于人工智能的软件将促进供应商与客户之间的协作，简化沟通，创造透明度并缩短流程。
促进创新以保持竞争力和成长
从依赖传统方法到开创性采用人工智能，这一行业的演变之路是向效率、可持续性和创新迈进的真正变革性转变。毫无疑问，生成式人工智能(GenAI- generative AI)的整合将进一步推动这一动态。传统人工智能侧重于分析历史数据并利用算法预测未来，而生成式人工智能则使数字技术能够产生新的输出，包括图像、视频、文本、声音及其他媒体。
新的生成式人工智能工具将实现人机之间的自然交流，使复杂软件更加直观、友好且易于访问。这些技术不仅有助于简化生产流程，还能获得实时警报、智能洞察和建议—工厂的人员会随着时间学会信任这些（还记得Siri、Alexa和Waze吗？）。
Plataine专注于可持续、以客户为中心的生产，他们体验到拥抱人工智能如何帮助工厂提升OEE、减少材料浪费，并为操作员节省时间和运营成本。随着复合材料制造商采纳这些创新，他们将朝着更具响应性和环保责任感的工艺迈进。
原文《How AI is improving composites operations and factory sustainability》
