AI 技术在工厂生产制造工艺中有广泛的应用，以下是一些常见的应用方式：
产品设计和开发：利用 AI 生成工具，如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI 系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。质量控制和检测：图像识别和无损检测等技术应用在质量控制和检测方面，可以降低人为差错，同时提高产品的安全性和可靠性。例如，在汽车行业，自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车的自主导航和驾驶。车辆安全系统通过 AI 分析来自摄像头和传感器的数据，预防事故。个性化用户体验方面，AI 根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求。生产自动化中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。
此外，钉钉 AI 助理白皮书指出，在产品设计与研发阶段，AI 助理可以帮助企业加快创新过程，完成重复性、低层次任务，缩短产品上市时间，提高产品性能。在生产环节，AI 系统能够预测性维护自动化生产线和智能机器人等，优化生产流程，减少设备损耗，提高生产效率和降低成本。在供应链管理方面，AI 助理可以应用于需求预测、库存管理和物流优化等领域，帮助企业更准确地预测市场需求，优化库存水平，降低运输和仓储成本。
随着 AI 技术的不断发展和成本进一步降低，生产等具体业务领域的 AI 应用预计还将进一步扩大和深化。
