计算领域的人工智能为新的、更智能的流程铺平了道路，实现了更准确的预测分析、自主系统等。最近，利用机器学习算法的更先进的人工智能（生成式人工智能）已经出现，为比以前更智能的功能打开了新的大门。
生成式人工智能，部分开发自 生成对抗网络（GAN），是一种人工智能，涉及训练两个神经网络协同工作以生成新数据。在过去的一年里，随着 ChatGPT 等人工智能聊天机器人的出现，生成式人工智能的受欢迎程度迅速上升。
在制造业中，生成式人工智能与数字孪生、增强现实和虚拟现实以及工业物联网 (IIoT) 工具等其他先进技术一起，在智能制造解决方案中也变得越来越重要。凭借其优化制造流程、改进产品设计和提高制造业整体效率的潜力，生成式人工智能在该领域的整体市场价值预计将从 2022 年 US$225 百万至 US$6,963.45 百万 到2032年。
但这并不是业界唯一掀起波澜的先进技术。随着越来越多的制造商进行数字化转型，实现数字和物理系统的集成，工业元宇宙（物理世界的虚拟表示）的使用变得越来越普遍。生成式人工智能和工业元宇宙共同通过实现更高的效率、灵活性和创新，正在彻底改变制造业。
生成式人工智能在制造业中的潜力
生成式人工智能对于制造商来说是一个强大的工具，因为它可以创造新的设计、流程和产品，而这些通过传统方法很难或不可能实现。通过使用生成式人工智能，制造商可以获得更高水平的流程优化、减少浪费和整体质量改进。此外，生成式人工智能可以帮助制造商发现创新和增长的新机会。
生成式人工智能案例研究：航空业
生成式人工智能已经在航空业得到应用和测试 改善沟通 除了实施它以改善库存管理之外，还增强客户服务体验。此外，飞机制造商可以利用生成式人工智能来制造飞机零件，借助人工智能驱动的自动化和数字孪生来优化设计和原型制作流程。
航空业正在采取更多措施，为更先进的人工智能应用做准备——欧盟航空安全局（EASA）发布了其 人工智能路线图2.0 5月初，概述了人工智能融入行业的详细计划。
生成式人工智能案例研究：汽车行业
生成式人工智能的另一个例子是 生成设计软件 在汽车行业。由于这种人工智能驱动的软件可以产生大量数据和模拟，制造商已经开始使用它来创建各种新型且复杂的车辆系统设计。
生成式人工智能还使汽车制造商能够更深入地分析车辆中的机器和传感器数据，以实现高度准确的预测性维护预测。这种使用历史数据的分析有助于更早地发现问题，使制造商能够采取主动措施来预防和解决问题，从而提高效率并减少浪费。
生成式人工智能如何改善工业元宇宙
尽管生成式人工智能在制造业的数字化转型之旅中具有巨大潜力，但它并不是推动该行业向前发展的唯一先进数字解决方案。由于能够通过数字孪生创建虚拟世界，制造虚拟世界的兴起也带来了比以前更大的流程优化。
在制造中使用数字孪生可以帮助制造商获得更大的灵活性，因为他们可以在现实世界系统的虚拟复制版本中模拟操作流程、机器输入和自动化。通过将生成式人工智能的力量与工业元宇宙相结合，制造商可以实现更高水平的效率、敏捷性和创新。
例如，使用生成式人工智能创建的数字孪生可以更准确，可以分析更多实时数据，并且 改善能源利用 与传统的人工智能和机器学习算法相比。 德勤第 15 份年度科技趋势报告 还指出，生成式人工智能与新的空间计算和工业元宇宙结合使用时，将成为一种新的“增长催化剂”，使制造商不仅能够在其行业内取得新的进步，而且还能提高能力。
在工业元宇宙中使用生成式人工智能的潜在挑战
在工业虚拟世界中使用生成式人工智能的潜在好处有很多。然而，制造商在使用此类先进的人工智能驱动工具和解决方案时也需要考虑一些挑战。
人工智能流程可能会很繁重 适用于由于需要大量数据而没有适当能力运行此类资源密集型功能的组织。鉴于生成式人工智能算法的要求有多高，制造商必须知道如何平衡其资源，以便现有基础设施能够满足组织内的日常运营需求。
此外，使用生成式人工智能还涉及其他四个一般风险。如中所述 普华永道的人工智能风险管理手册，这些是数据风险、模型和偏差风险、提示或输入风险以及用户风险。
制造商必须了解这些风险以及如何管理它们。其中包括制定正确的人工智能治理策略、确保数据不被损坏、防止使用受用户错误影响的数据等等。
让您的组织为生成式人工智能做好准备
生成式人工智能正在对智能制造和工业虚拟世界产生重大影响。随着工业 4.0 的进一步成熟，这些更新、更先进的智能制造技术可以推动制造商更接近其数字化转型目标，以提高效率和灵活性，同时减少成本、浪费和停机时间。
然而，制造领导者必须明白，如果他们无法确定需要解决的领域，他们就无法改善运营。借助中立的基准测试工具和成熟度评估框架，例如 智能产业准备指数（SIRI），他们可以期待巨大的组织改进，将他们的运营提升到一个新的水平。
