計算領域的人工智慧為新的、更智慧的流程鋪平了道路，實現了更準確的預測分析、自主系統等。最近，利用機器學習演算法的更先進的人工智慧（生成式人工智慧）已經出現，為比以前更聰明的功能打開了新的大門。
生成式人工智慧，部分開發自 生成對抗網路（GAN），是一種人工智慧，涉及訓練兩個神經網路協同工作以產生新資料。在過去的一年裡，隨著 ChatGPT 等人工智慧聊天機器人的出現，生成式人工智慧的受歡迎程度迅速上升。
在製造業中，生成式人工智慧與數位孿生、擴增實境和虛擬實境以及工業物聯網 (IIoT) 工具等其他先進技術一起，在智慧製造解決方案中也變得越來越重要。憑藉其優化製造流程、改進產品設計和提高製造業整體效率的潛力，生成式人工智慧在該領域的整體市場價值預計將從 2022 年 US$225 百萬至 US$6,963.45 百萬 到2032年。
但這並不是業界唯一掀起波瀾的先進技術。隨著越來越多的製造商進行數位轉型，實現數位和實體系統的集成，工業元宇宙（物理世界的虛擬表示）的使用變得越來越普遍。生成式人工智慧和工業元宇宙共同透過實現更高的效率、靈活性和創新，正在徹底改變製造業。
生成式人工智慧在製造業的潛力
生成式人工智慧對製造商來說是一個強大的工具，因為它可以創造新的設計、流程和產品，而這些透過傳統方法很難或不可能實現。透過使用生成式人工智慧，製造商可以獲得更高水準的流程優化、減少浪費和整體品質改進。此外，生成式人工智慧可以幫助製造商發現創新和成長的新機會。
生成式人工智慧案例研究：航空業
生成式人工智慧已經在航空業得到應用和測試 改善溝通 除了實施它以改善庫存管理之外，還增強客戶服務體驗。此外，飛機製造商可以利用生成式人工智慧來製造飛機零件，借助人工智慧驅動的自動化和數位孿生來優化設計和原型製作流程。
航空業正在採取更多措施，為更先進的人工智慧應用做準備——歐盟航空安全局（EASA）發布了其 人工智慧路線圖2.0 5月初，概述了人工智慧融入產業的詳細計畫。
生成式人工智慧案例研究：汽車產業
生成式人工智慧的另一個例子是 產生設計軟體 在汽車產業。由於該軟體可以產生大量數據和模擬，製造商已開始使用這種人工智慧驅動的軟體來創建各種新型且複雜的車輛系統設計。
生成式人工智慧還使汽車製造商能夠更深入地分析車輛中的機器和感測器數據，以實現高度準確的預測性維護預測。這種使用歷史數據的分析有助於更早發現問題，使製造商能夠採取主動措施來預防和解決問題，從而提高效率並減少浪費。
生成式人工智慧如何改善工業元宇宙
儘管生成式人工智慧在製造業的數位轉型之旅中具有巨大潛力，但它並不是推動該行業向前發展的唯一先進數位解決方案。由於能夠在數位孿生的幫助下創建虛擬世界，製造虛擬世界的興起也帶來了比以前更大的流程最佳化。
在製造業中使用數位孿生可以幫助製造商獲得更大的靈活性，因為他們可以在現實世界系統的虛擬複製版本中模擬操作流程、機器輸入和自動化。透過將生成式人工智慧的力量與工業元宇宙結合，製造商可以實現更高水準的效率、敏捷性和創新。
例如，使用生成式人工智慧創建的數位孿生可以更準確，可以分析更多即時數據，並且 改善能源利用 與傳統的人工智慧和機器學習演算法相比。 德勤第 15 份年度科技趨勢報告 還指出，生成式人工智慧與新的空間運算和工業元宇宙結合使用時，將成為一種新的“成長催化劑”，使製造商不僅能夠在其行業內取得新的進步，而且還能提高能力。
在工業元宇宙中使用生成式人工智慧的潛在挑戰
在工業虛擬世界中使用生成式人工智慧的潛在好處有很多。然而，製造商在使用此類先進的人工智慧驅動工具和解決方案時也需要考慮一些挑戰。
人工智慧流程可能會很繁重 適用於由於需要大量資料而沒有適當能力運作此類資源密集型功能的組織。鑑於生成式人工智慧演算法的要求有多高，製造商必須知道如何平衡其資源，以便現有基礎設施能夠滿足組織內的日常營運需求。
此外，使用生成式人工智慧還涉及其他四個一般風險。如中所述 普華永道的人工智慧風險管理手冊，這些是資料風險、模型和偏差風險、提示或輸入風險以及使用者風險。
製造商必須了解這些風險以及如何管理它們。其中包括制定正確的人工智慧治理策略、確保資料不會損壞、防止使用受用戶錯誤影響的資料等等。
讓您的組織為生成式人工智慧做好準備
生成式人工智慧正在對智慧製造和工業虛擬世界產生重大影響。隨著工業 4.0 的進一步成熟，這些更新、更先進的智慧製造技術可以推動製造商更接近其數位轉型目標，以提高效率和靈活性，同時減少成本、浪費和停機時間。
然而，製造領導者必須明白，如果他們無法確定需要解決的領域，他們就無法改善營運。借助中立的基準測試工具和成熟度評估框架，例如 智慧產業準備度指數（SIRI），他們可以期待巨大的組織改進，將他們的運作提升到一個新的水平。
