人工智能的变革性力量，正通过设计、定制、预测深入制造业领域，得到广泛应用。微软利用强大的合作伙伴关系、尖端的云服务，以及Azure Open AI服务、物联网（IoT）和混合现实等革命性技术，为制造企业构建一个智能、互联的系统，提升产品质量，优化运营效率和成本，从而推动制造业实现前所未有的生产力变革与战略性创新。
微软与合作伙伴构建起的制造业生态，培育了激发创新的协作环境，获得了对行业痛点和新兴挑战的珍贵洞察，为全球制造企业开发量身定制的解决方案。
以下是制造业利用人工智能的7大创新应用场景：
#1
用好数据
全球知名建筑公司Strabag SE与微软合作建立了数据科学中心，通过收集分散的数据，从数据洞察中获取开发新用例的思考，例如风险管理。
该风险管理解决方案使用算法查明存在风险的建筑项目，为Strabag SE节省时间、规避财务损失。
#2
产品定制
依据客户的输入和偏好，制造企业可以使用人工智能创建个性化设计或调整现有设计，在不影响生产效率的情况下满足多样化的市场需求、提升客户满意度。
#3
流程优化
人工智能可以识别模式化、低效以及其它一些潜在的改进之处，从而提高生产力、减少浪费、优化资源分配。人工智能还通过不断从实时数据中学习，以适应并优化生产系统，实现最大化产出和最小化成本。
#4
快速原型设计
人工智能广泛用于设计领域，为人们提供创新解决方案。知名需求管理工具Modern Requirements基于微软Azure DevOps构建解决方案，并与Azure OpenAI服务集成，打造有效管理项目生命周期所需的基本工具，从而缩短产品上市时间，并提升了具有较高合规要求的项目的质量。
#5
质量控制
人工智能可以通过分析在生产过程中收集的大量数据，来协助质量控制过程。通过识别模式以及其间的关联，人工智能可以帮助检测异常、预测潜在的缺陷，并提供关于质量问题的洞察，从而帮助制造企业实施预防措施，提高整体产品质量。
#6
供应链优化
人工智能可以通过分析历史数据、需求预测和外部因素，优化供应链运营。通过生成改进了的生产计划，预测需求波动，优化库存水平。这有助于制造企业尽可能规避库存缺口，缩短交货时间，提高整体供应链效率。
#7
维护和预测性分析
人工智能可以分析制造设备的实时传感器数据，以识别潜在的故障或维护需求。通过检测模式异常，预测设备故障，主动安排维护，优化维护流程。这将有助于减少停机时间，提高设备可靠性，提升整体运营效率。
一言以蔽之，微软希望能够在生产过程中构建无缝连接、数据分析和AI驱动的洞察。通过Azure OpenAI服务，制造企业得以优化生产运营、改善设备维护、提升产品质量，这是当前的理想选择。
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