人工智能（AI）正逐步改变制造业的面貌，其作用远超作为数字助手或内容生成器的范畴。随着生产系统日益复杂，供应链和效率要求不断提高，传统工具已难以应对，制造商开始探索AI如何支持依赖直觉或手动监控的活动。

在制造业中，AI模型正被用于提高生产准确性、加强过程控制，并提供更清晰的车间可见性。数据访问是这一进展的核心，例如苏格兰国家制造研究所（NMIS）的研究人员正在开发新AI能力，并生成所需的数据集，因为即使是最复杂的软件也依赖于稳健的训练数据。

实际案例显示，NMIS与一家大型航空航天公司合作，模拟组件在锻造过程中的行为。通过结合机器学习与针对性试验，团队生成的数据集可预测材料性能变化，帮助工程师优化流程，从而提高精度、减少试验次数和浪费，并提升整体效率。

创新在更广泛生态系统中加速，更多公司开发用于设计、仿真和工厂决策的AI工具。一家英国软件开发商通过HOOPS AI平台，帮助工程师从计算机辅助设计（CAD）数据中提取价值。同时，新兴工程平台使用基于仿真数据训练的AI模型，将传统仿真时间从几天缩短到几秒，实现实时设计优化。

NMIS还与斯特拉斯克莱德大学和爱丁堡大学的学术伙伴合作，将AI应用于工厂运营。通过捕获叉车等设备的原始数据流，新算法可跟踪零件、识别低效和瓶颈，从而改进生产流程并最小化停机时间。

尽管工厂车间采用AI仍处于早期阶段，但NMIS通过数据驱动设计与制造合作项目，与组织合作弥合制造与数字技术之间的差距，为工程师提供应用数据驱动方法的技能。超过120个项目，涵盖航空航天、能源、食品饮料、建筑和电子领域，已展示数据主导方法如何减少排放、提高组件精度和增强可靠性。

AI正深入影响制造商的设计和决策过程。随着工具成熟，将其嵌入工程运营并确保员工有效使用是关键。这一从辩论到整合的转变，将帮助制造商从数据中解锁更大韧性和价值，重塑制造业的未来。