勞動力痛點及各類物流挑戰正對運營韌性與靈活性構成考驗，但工業4.0的技術進步或將成為復合材料制造商轉型的關鍵。

制造商目前面臨一系列獨特的挑戰，這些挑戰正在考驗其運營的韌性和靈活性。盡管技術快速發展，全球市場不斷變化，企業正面臨加快生產效率的需求，而由于技術和有經驗的工人嚴重短缺，這一目標變得更加困難。供應鏈中斷也變得普遍，常導致物料交期延長，制造物流更加復雜。此外，隨著利益相關者要求更環保的做法，要求達到更高可持續性標準的壓力也在不斷增加。因此，制造復合材料零件的公司在努力保持效率、盈利能力和可持續性時面臨多方面的難題，尤其是在不斷變化的世界中。

復合材料制造的后視鏡

歷史上，復合材料制造在短、中期和長期的生產規劃與執行中高度依賴人類專業知識和傳統方法。這些方法——包括先進先出(FIFO- first-in, first-out)、看板等——都是在20世紀以最佳實踐為指導的。如今，他們在提升生產關鍵績效指標(KPI-key performance indicators)方面已達到極限，如產能和產量、準時交付和質量。此類方法未能充分考慮制造環境的動態特性，工廠車間的突發變化可能對效率、可擴展性和增長目標構成重大障礙。過去采用的這種靜態方法常常不足，影響了運營的幾個關鍵方面：

1.制造計劃受限，無法充分考慮復合材料生產過程中的變異性和不可預測性。

2.日常執行常常效率低下，因為人工干預和決策無法跟上實時調整的需求。

3.物流和供應鏈管理靈活性不足，導致低效、中斷和交貨延遲。

4.決策在各級（管理和運營層）都受到阻礙，常因過時信息或對工廠車間當前狀況的理解不足，例如數據來自各種不相連的系統（ERP、MRP、采購、班次記錄等）。

更具體地說，材料選擇過程通常是手工的，這不僅耗時，還導致殘渣、廢料和產率下降。材料接收通常為人工，且容易出現錯誤和延誤。規劃工作通常依賴Excel表格等工具，導致進度很快過時，設備整體效能(OEE-overall equipment effectiveness)低，交付延遲，證明這些方法無法應對復合材料行業新興且更具動態變化的特性。

數字化轉型的黎明

隨著數字技術的到來，先進制造業正經歷一場重大轉型，融合了傳感器、物聯網和人工智能。盡管仍處于早期階段，這一數字化轉型有望在工作流程、減少廢棄物和能源使用方面帶來顯著改善。人工智能正成為關鍵驅動力，推動更明智的決策，提升生產效率和可持續性。普拉泰恩（美國北卡羅來納州海波因特）見證了這一轉變，并在過去十年中一直是其中一員。我們看到，通過使用人工智能，復合材料制造在多個關鍵領域取得了卓越進展：

規劃和排程軟件被用于優化復合材料生產

規劃與調度：傳統的手動計劃工具如Excel正被AI驅動的軟件取代，以自動化和優化生產計劃，保持計劃的更新。軟件利用人工智能算法最大化生產產能，最小化低效。借助基于人工智能的軟件解決方案，這種數字化變革不僅提升了效率，還能實時動態調整工廠車間的意外變化。這保證了資源的最佳利用和最小的停機時間。例如，我們一家生產醫療器械復合零件的客戶，使用Plataine軟件模擬模具添加對其產量增長能力的影響。模擬多種場景使他們能夠找到一個最佳平衡點—在增加零件體積的需求與購買額外模具的成本之間取得平衡。

供應鏈協作：云軟件促進了供應商與制造商之間的更好溝通與協作。這種集成加快并簡化了發貨和接收流程，減少了延誤，并提升了供應鏈的整體響應速度。

庫存管理：AI算法能夠分析趨勢并預測需求，從而幫助物料管理者和采購最大化庫存效率。這種方法顯著減少了廢料和廢棄物，幫助這些公司實現更高的可持續性和成本節約。

設備與工具管理與服務：AI輔助軟件向負責設備維護的工作人員提供提醒和建議。這種主動維護方法防止了意外停機，延長了機械壽命，并確保資源得到最佳利用。

能源消耗優化：AI算法在優化能源使用方面發揮重要作用，尤其是在熱壓罐固化等高能耗工藝中。Plataine不斷向客戶學習。例如，最近關注的一個重點是熱壓罐調度系統是必不可少的。我們看到，人工智能技術正在引領工廠熱壓罐運營管理的重大變革。通過優化時間表，使用該技術的制造商大幅減少了熱壓罐的運行次數，降低了能源消耗。

人工智能在未來制造業中的作用

展望未來，我們看到AI已成為工廠員工越來越多地使用的工具，以簡化工廠的制造流程。正如人工智能已成為我們日常生活的一部分—包括智能手機、Siri、Alexa等—人工智能也將在我們工廠的職業生涯中扮演非常重要的角色。

在制造業中，我們看到人工智能作為另一種數字助理，使我們的日常工作更加輕松。例如，生產計劃人員會運行不同場景和結果的模擬，以達到高效率。人工智能在制造規劃中的未來將跨越三個視野，每個視野都有其獨特的可能性和創新：

1.短期規劃（最長2周）：AI將使工廠能夠模擬各種場景，如不同的機器或操作任務分配，以及為工單分配庫存和工具。這些模擬能夠為每個班次制定詳細的時間表，并迅速響應工廠車間的突發事件。通過快速評估多種場景，基于人工智能的軟件能夠呈現最高效的結果，確保短期周周規劃的高度靈活性和響應性。

2.中期規劃（2-4個月）：展望未來，AI的能力將擴展到模擬運營調整場景，如增加班次、增加每班人手或購買額外工具或模具。這一中期規劃將有助于戰術決策與預測的需求和運營能力保持一致。因此，資源分配和生產力都能得到優化。

3.長期規劃（1-2年）：從長期來看，AI輔助軟件將加快戰略擴張和投資，如購買新機器或增加生產線和工廠空間。這些模擬將支持長期增長策略，確保投資物有所值，并符合未來市場需求。

我們相信，人工智能還將在促進制造設施與工廠之間的協作與互聯方面發揮重要作用，預測需求高峰和短缺，作為互聯工廠生態系統的一部分。此外，基于人工智能的軟件將促進供應商與客戶之間的協作，簡化溝通，創造透明度并縮短流程。

促進創新以保持競爭力和成長

從依賴傳統方法到開創性采用人工智能，這一行業的演變之路是向效率、可持續性和創新邁進的真正變革性轉變。毫無疑問，生成式人工智能(GenAI- generative AI)的整合將進一步推動這一動態。傳統人工智能側重于分析歷史數據并利用算法預測未來，而生成式人工智能則使數字技術能夠產生新的輸出，包括圖像、視頻、文本、聲音及其他媒體。

新的生成式人工智能工具將實現人機之間的自然交流，使復雜軟件更加直觀、友好且易于訪問。這些技術不僅有助于簡化生產流程，還能獲得實時警報、智能洞察和建議—工廠的人員會隨著時間學會信任這些（還記得Siri、Alexa和Waze嗎？）。

Plataine專注于可持續、以客戶為中心的生產，他們體驗到擁抱人工智能如何幫助工廠提升OEE、減少材料浪費，并為操作員節省時間和運營成本。隨著復合材料制造商采納這些創新，他們將朝著更具響應性和環保責任感的工藝邁進。

原文《How AI is improving composites operations and factory sustainability》