RFID的数据价值未被充分挖掘，未来可为AI赋能

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐步渗透到制造业的各个领域，从产品设计、装配自动化到机器人技术，无一不展现出其巨大的潜力。然而，尽管前景广阔，制造业在引入人工智能系统时仍面临诸多挑战，尤其是数据质量与可用性的问题。

数据质量与可用性的挑战

人工智能系统的效能高度依赖于数据的质量与数量。然而，许多公司发现，他们的系统往往因为缺乏足够或正确的数据而无法充分发挥其优势。这一问题在制造业尤为突出，因为生产过程中的数据往往复杂多变，且难以全面捕捉。根据Zebra技术公司的研究，尽管RFID（无线射频识别）和RTLS（实时定位系统）等物联网技术为制造业提供了丰富的数据资源，但数据的粒度、准确性和实时性仍然是制造商需要克服的难题。许多公司虽然已经开始使用RFID来提高效率和生产质量，但数据的整合与分析能力仍有待提升。

为了应对数据挑战，制造业正朝着互联工厂的方向发展。互联工厂强调对运营、设备和生产现场材料、产品及人员流动的全面可见性。这种可见性不仅有助于识别潜在的问题，还能为管理层提供宝贵的见解和建议，以优化生产流程和物流方式。然而，实现互联工厂并非易事。制造商需要投入大量资源来构建和维护复杂的数据网络，并确保数据的实时性和准确性。此外，他们还需要培养一支具备数据分析能力的团队，以充分利用这些数据资源。

人工智能与一线工人的协作

值得注意的是，人工智能的引入并不意味着要完全取代一线工人。相反，许多制造商正在探索将人工智能技术与一线工人相结合的新模式。通过为工人配备智能设备和工具，他们可以更好地完成工作任务，并实时获取生产过程中的关键信息。这种协作模式不仅提高了生产效率，还增强了工人的技能水平和工作满意度。它表明，人工智能在制造业的应用并非简单的自动化过程，而是需要与人类智慧相结合的综合解决方案。尽管人工智能在制造业的应用前景广阔，但许多公司仍面临从试点项目到全面部署的挑战。这主要是因为不同工厂之间的生产环境和业务需求存在差异，导致难以制定统一的标准和流程。

为了克服这一挑战，制造商需要采取分阶段实施的策略。他们可以从特定的生产线或部门开始试点项目，逐步积累经验并优化系统。同时，他们还需要与供应商和合作伙伴保持密切合作，共同推动人工智能技术的普及和应用。人工智能在制造业的转型之路既充满挑战也孕育着巨大的机遇。通过克服数据质量与可用性的难题、推动互联工厂的兴起、实现人工智能与一线工人的协作以及分阶段实施全面部署策略，制造商可以充分利用人工智能技术的优势，提升生产效率、降低成本并增强竞争力。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在制造业中发挥更加重要的作用。想了解RFID在更多领域的应用，欢迎扫码报名参加今年八月份在深圳举行的RFID无源物联网生态研讨会，届时将有各行各业的代表和专家一起探讨RFID的最新应用情况。