主要内容
制造业工厂数据量激增，远超处理能力，博世等企业正通过人工智能填补数据处理与决策间的差距。据《华尔街日报》报道，博世计划2027年前投资约29亿欧元用于人工智能，重点布局制造、供应链管理及感知系统，以提升物理系统在真实场景下的表现。
在制造环节，延迟和缺陷常始于微小偏差。博世通过AI模型分析摄像头和传感器数据，可在产品下线前识别质量问题，为工人调整操作争取时间，减少废料与返工。
设备维护方面，传统固定检修或人工检查易错过预警信号。AI基于振动、温度等数据预测设备故障，使维护团队提前规划，减少非计划停机，延长设备寿命。
供应链管理同样受关注。疫情暴露的供应链中断问题未完全消失，需求波动与运输延迟持续影响生产。AI可预测需求、追踪跨厂区零件，并动态调整计划，提升全球生产网络效率。
感知系统结合摄像头、雷达等传感器数据与AI模型，帮助机器识别物体、判断距离、察觉环境变化，应用于工厂自动化、驾驶辅助及机器人领域，实现实时响应。
边缘计算在工厂落地关键：本地运行AI模型可实时响应，避免依赖云端造成延迟或中断，同时保护敏感数据。云端则负责模型训练、更新及跨厂区趋势分析，形成“云边协同”模式。