一、中端制造业与低端制造业区别？
中端制造业和低端制造业的区别就是其技术层面上的内容会更多及物质生产的资料以及组合程度会更高，其往往承担着一定的研发和销售的内容，接受定制化的服务，而不是简单的粗放性的制造。
中端制造业往往是对于制造业中的某一个工序的组成进行拆分，而不是仅仅针对于工作制造的某一个环节。
二、人工智能在制造业
人工智能在制造业领域的应用正日渐普及和深入。随着科技的不断发展，人工智能技术正在为制造业带来革命性变革和巨大机遇。在传统的制造业中，人们逐渐意识到，借助人工智能的力量可以提高生产效率、降低成本、优化供应链管理，甚至实现个性化定制，从而赋能企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
人工智能技术在制造业的应用案例
在制造业领域，人工智能技术已经有了许多成功的应用案例。首先来看生产过程优化方面，工厂利用人工智能算法对生产设备进行智能监控和预测维护，可以大大降低因设备故障而导致的生产线停工时间，提高设备利用率和产能。其次，人工智能可以帮助企业优化供应链管理，实现智能仓储和物流调度，提高物流效率，降低库存成本，从而减少企业的运营风险。此外，借助人工智能技术，企业可以实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率，降低生产成本。
人工智能在制造业的未来发展趋势
未来，随着人工智能技术的不断演进和制造业的深度融合，人工智能在制造业领域的应用将呈现出更多的创新和发展。首先，人工智能技术将会更加普及和成熟，其在工业互联网、智能制造、智能物流等方面的应用将会更加广泛。其次，人工智能在制造业中的应用场景将会更加丰富多样，不仅局限于生产过程的优化和设备监控，还将涉及到产品设计、质量检测、智能维护等多个环节。
人工智能与制造业的深度融合
人工智能与制造业的深度融合将会推动制造业的数字化转型和智能化升级。通过人工智能技术，企业可以实现生产过程的智能监控和优化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。同时，人工智能还可以为企业提供智能化的决策支持，帮助企业更好地应对不稳定的市场环境和复杂的生产管理挑战，实现可持续发展。
结语
总的来说，人工智能在制造业的应用前景十分广阔，其将为制造业带来诸多机遇和挑战。随着人工智能技术和制造业的深度融合，我们相信未来人工智能将成为推动制造业转型升级的重要驱动力。只有不断创新，不断拓展人工智能在制造业中的应用领域，才能推动制造业朝着智能化、数字化、绿色化的方向发展。
三、人工智能在制造业的应用与发展
人工智能改变了制造业的面貌
近年来，人工智能技术在各个领域都有了长足的发展，尤其是在制造业领域，人工智能技术的应用已经逐渐改变了整个行业的面貌。
制造业一直是国民经济的重要组成部分，而随着人工智能技术的不断成熟和突破，它为制造业提供了更多的可能性和机遇。
人工智能在制造业中的具体应用
首先，自动化生产是人工智能技术在制造业中的一个重要应用方向。通过机器学习和自动控制技术，生产线可以实现更加智能化的操作，从而提高生产效率和产品质量。
其次，预测性维护也是人工智能在制造业中的一大亮点。通过数据分析和机器学习，可以对设备的状态和维护周期进行精准的预测，以实现设备的合理维护和降低故障率。
此外，人工智能还广泛应用于智能供应链管理、智能质量控制、智能物流等方面，为制造业的各个环节带来了全新的改变和突破。
人工智能为制造业带来的影响
人工智能技术的应用给制造业带来了深刻的影响，一方面极大地提高了生产效率和产品质量，另一方面也推动了制造业的升级和转型。
随着人工智能技术的不断演进和普及，制造业将迎来更多的发展机遇和挑战。因此，制造企业需要对人工智能技术保持敏感，不断探索和应用新的技术，才能在市场竞争中立于不败之地。
展望
可以预见，随着人工智能技术的不断创新和应用，制造业将迎来更加智能化、高效化的发展。因此，制造业企业需要加大对人工智能领域的研发投入，积极应用人工智能技术，从而实现产业的快速升级和跨越式发展。
感谢您阅读本文，希望能为您对人工智能在制造业中的应用与发展提供帮助。
四、人工智能在制造业领域有哪些应用？如何帮助制造业转型/升级？
人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，因此需要厘清讨论边界。本文讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。
在开始正式讨论前，尝试先回答一个问题。为什么制造业需要人工智能？
从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。
本文讨论人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。
1、人工智能在生产产线的应用
1.1产线设备维护
人工智能在工厂运维的应用：
比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。
人工智能在预测性维护的应用：
如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。
1.2产线设备参数优化
生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。
2、人工智能在质量检测的应用
现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。
正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。
3、人工智能在仓储物流的应用
仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法 蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。
4、人工智能在整体运维的应用
运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。
2018年汉诺威工业展人工智能应用案例
在西门子展台上利用人工智能技术打造的增加生产柔性的Autonomous系统。基于搭载西门子Autonomous系统的KUKA机器人，这款机器人的最大优势在于其出色的灵活性。其中一台样机搭载了三维感知摄像机，基于图像识别和深度学习技术，能对现场任何环境变化做出灵敏反应，即时调整操作轨迹。。这种技术可以大大增强生产线的柔性，不再局限于生产标准化产品。
在SAP展台上展示了模拟饮料装瓶作业的生产线。新型生产线上的大量数据被实时反馈和分析，最终实现给每个瓶子注入不同颜色液体的高效“个性化”生产。通过大数据建模等技术让机器间实现互联，如果从一台机器获取了信息，就能开始预测它的运行结果，预测产品质量，甚至预测整个物流程序，生产运营模式不再是以往那样遇到问题才被动反应。”
在Festo展台上展示了仿生学习网络：具有学习能力的工位，用于人类与机器人的合作。通过仿生工位，展示了具备学习能力的工位，用于人类与机器人合作，集合了BionicCobot（气动轻型机器人）与人工智能领域的信息技术系统的各种优点。 这种灵活的工位配备了多种辅助系统和外围设备（相互联网进行通信）。除了人工智能外，机器学习技术让仿生工位成为了一个具有学习能力的预判性系统，可持续自我优化。人可以通过手势、接触和语音控制直接与BionicCobot 进行交互，还可实现系统的远程操作。这种高效率、安全的人类与机器人的合作可实现个性化产品制造批量低至1。
在IBM展台上，利用人工智能为大型手扶电梯设备带来“预测性维护”。通过大数据的收集和分析，人工智能可预测出专业机械设备出问题的部分，让技术人员提前采取措施。这种“预测性维护”适用于工业生产中的各类设备。
上述人工智能的应用场景已经有先行者在尝试，但是作为人工智能的应用前提，工厂必须首先要实现数字化，这也是西门子、博世、海尔等公司目前在突破的方向。只有先积累完整的数据，才能够进一步为人工智能所用。关于人工智能在制造业的应用，最后用一句经典的话为文章收尾：我们倾向于高估一项新技术的短期效应，而低估它的长期影响。
特别感谢本文作者：
西门子数字化工厂集团及过程工业和驱动集团
Sales100 B16培训生
李海鸽供稿（微信号：Lihg0222） @李海鸽
五、人工智能与制造业融合的经济意义？
人工智能与制造业的深度融合不但将加速新产品的开发过程，还将彻底颠覆原有的生产流程，人工智能程序不仅可以自动完成任务，而且还可以实现全新的业务流程。比如，根据客户的个性化需求自定义产品配置。这将是人工智能在制造业领域的最终目标。
六、人工智能在制造业的应用有哪些？
人工智能在制造业中的应用越来越广泛，以下是一些常见的应用：
- 预测维护：通过监控机器运行状态和收集数据，人工智能可以预测机器的故障，并在机器出现故障前提出维护建议，从而减少停机时间和维护成本。
- 质量控制：人工智能可以通过图像识别、声音识别等技术来检测产品的质量，识别缺陷并在制造过程中进行纠正，提高产品质量和一致性。
- 生产计划优化：通过分析供应链、订单和库存数据，人工智能可以预测需求和制造资源的使用情况，提出优化的生产计划。
- 人机协作：人工智能可以与工人共同操作生产线，帮助工人完成重复性和危险的工作，提高生产效率和安全性。
- 自动化生产线：人工智能可以管理和监控生产线上的机器和设备，优化流程并实现自动化生产。
- 智能仓储：人工智能可以通过机器视觉和自然语言处理技术来管理和优化仓储流程，包括货物的入库、出库和库存管理等。
- 营销和销售：人工智能可以分析市场和客户数据，提供更准确的销售预测和个性化的营销推荐。
总之，人工智能可以帮助制造业提高效率、降低成本、提高质量和创新能力。
七、制造业人工智能化
制造业人工智能化是当前科技领域的热门话题，随着人工智能技术的不断发展与应用，制造业也迎来了前所未有的转型与革新。人工智能技术的引入不仅提高了制造业的生产效率和产品质量，还改变了传统制造模式，促使企业实现智能化生产，并带来了新的商业模式和市场机遇。
人工智能技术在制造业的应用场景
人工智能技术在制造业的应用场景非常丰富多样，包括但不限于：
- 智能制造：通过数据分析和智能算法优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
- 预测性维护：利用数据分析和机器学习技术，提前预测设备故障，及时进行维护，降低生产线停机时间。
- 智能仓储：通过无人搬运设备和智能仓储管理系统，优化仓储布局，提高仓储效率。
- 人机协作：引入机器人和自动化设备与人员协作，实现生产线的智能化和自动化。
制造业人工智能化的优势
制造业人工智能化具有如下几大优势：
- 提高生产效率：人工智能技术可以实现生产流程的智能化优化，提高生产效率。
- 降低生产成本：智能制造和预测性维护可以降低设备故障率，减少生产线停机时间，降低维护成本。
- 改善产品质量：智能制造可以监控生产过程中的关键指标，及时发现问题并进行调整，提高产品质量。
- 创新商业模式：人工智能技术的应用可以带来新的商业模式和市场机遇，推动制造业转型升级。
制造业人工智能化的挑战
虽然制造业人工智能化带来了诸多优势，但也面临一些挑战，包括但不限于：
- 技术标准化：人工智能技术尚未形成统一的标准，制造企业在引入人工智能时需面临技术标准化的挑战。
- 人才短缺：人工智能领域的专业人才相对短缺，制约了制造企业人工智能化的实施。
- 数据安全与隐私保护：人工智能技术需要大量数据支撑，企业在数据安全和隐私保护方面面临更多挑战。
制造业人工智能化的发展趋势
未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，制造业人工智能化将呈现如下发展趋势：
- 智能工厂：智能工厂是制造业人工智能化的重要发展方向，通过智能化设备和智能化管理系统实现生产流程的智能化。
- 自适应制造：人工智能技术可以实现自适应制造，根据生产环境的变化自动调整生产策略，提高生产灵活性。
- 智能供应链：人工智能技术可以优化供应链管理，实现供需匹配，降低库存成本，提高供应链效率。
结语
制造业人工智能化是制造业转型升级的必由之路，只有不断引入人工智能技术，才能更好地应对市场竞争和提升生产效率。未来，制造业将在人工智能技术的推动下迎来更加智能化、高效化的发展。
八、先进制造业与传统制造业的区别？
先进制造业是相对于传统制造业而言，指制造业不断吸收电子信息、计算机、机械、材料以及现代管理技术等方面的高新技术成果，并将这些先进制造技术综合应用于制造业产品的研发设计、生产制造、在线检测、营销服务和管理的全过程，实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，即实现信息化、自动化、智能化、柔性化、生态化生产，取得很好经济收益和市场效果的制造业总称。
先进发展制造业与传统制造技术的区别：
1、先进制造技术的基础是优质、高效、低耗、无污染或少污染工艺，并在此基础上进行优化，与新技术相结合，形成新技术、新工艺。
2、传统制造技术一般单指加工制造过程的工艺办法，而先进制造技术涵盖了从产品设计、加工制造到产品销售、使用、维护的全过程。
3、传统制造技术一般只能驾驭生产过程中的物质流和能量流。随着信息技术的融入，先进制造技术已经成为能够控制生产过程中物质流、能量流和信息流的系统工程。
4、传统制造技术的学科、专业单一，界限分明，而先进制造技术的各专业、学科、技术之间的不断交叉、融合，形成了综合、集成的新技术。
九、制造业的毛利与纯利？
制造业的毛利涵盖了所有生产和销售产品所涉及的成本，包括原材料、人工、设备、运输和其他相关费用。而纯利润则是扣除了所有成本后，企业实际获得的利润额。制造业的毛利润和纯利润受到多种因素的影响，如生产效率、原材料价格、销售渠道和市场竞争等。
企业需要在不断提高生产效率、降低成本、优化销售策略的基础上，才能实现更高的毛利和纯利水平，提高企业的盈利能力和竞争力。
十、制造业与农业的区别？
制造业一般属于第二产业，而农业属于第一产业。随着时代的发展，现代农业已经不能单纯的仅仅属于第一产业。很多时候，农业已经融入了第二和第三产业。比如，随着农业农产品的加工，农业产业化的发展，自然也就进入了第二产业。所以，制造业和农业既有差别，又存在联系，随着产业链的延伸，制造业和农业相互融合，共同发展。