机器学习给制造业带来巨大变革

机器学习给制造业带来巨大变革

前言

传统制造业依赖于廉价的劳动力，通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而，今天的市场变得越来越多样化，消费者的需求在不断变化，要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。

设备维护不再是个猜谜游戏

企业可以从过去的经历中吸取教训，或者从同类事件中总结出经验来，这正是机器学习所表现出来的巨大能力，机器学习可以通过对历史大数据的认识学习，识别出数据中重复出现的模式并应用于生产判断，这样可以更准确地预测趋势和实时检测生产问题。采用机器学习改进生产系统，有利于企业提升业绩效率。

智能监控可以有效防止宕机

传感器技术经过多年的发展，其体积变得越来越小而且更便宜，这对于许多公司来说，意味着可以更低的成本去实时监控整个工厂的机器设备。但是，如果想要从数据获得正确的有价值的见解，还需要对数据进一步筛选和分析。

用人力为去分析这些庞大的数据，将是一件费力的工作。机器学习在这里显得十分重要，智能程序可以24小时不停监控机器的内部动作，对设备的每一个部件，甚至可以小到一个按钮，建立一个长期的病情历史报表，并对现在的数据进行分析结合历史案情进行对比。

当设备的数据值偏离正常状态，系统会提前警告可能的故障或失效。这样企业可以在设备故障发生之前进行及时修复，防止停机而造成巨大的生产损失。此外，设备数据的分析可以让管理者更了解生产系统的现状，知道如何更合理的利用设备资源，从而减少工人成本和提升产品质量。

传统质检模式将成为过去

生产质量是企业品牌和市场竞争力的关键，机器学习可以帮助企业获得更多的优势。传统的生产方式都是等产品生产完成后再去做质检，这意味着不合格的产品将需要返工或者报废，工厂浪费的不仅是时间还有风险损失。不过，这种方式可能很快将成为过去。

随着检测技术和测量精度的不断提升，使得我们可以在生产过程中检查铸件气孔等复杂部件，软件已经可以从生产过程中预测产品的质量。更有趣的是，自学习算法不仅报告预定义错误，还能发现一些未知的问题。

用模式识别优化能源管理

在大多数工厂里，每天都会有大量的能源在损耗，从电力、煤炭到水资源，一套科学的能源管理方案可以帮助工厂节省大量的开资。通过人工智能可以帮助企业分析能源使用的实际情况，找出能源不合理的地方进行优化，从而进一步降低生产成本。

从能源供应商的角度来看，化石燃料和可再生能源的混合正在改变电网格局，这迫使电力生产商和电网运营商采取新的策略。机器学习技术使电力公司能够使用历史消费模式实时预测未来，这使得企业可以更精确地调整成本价格与需求，最终导致更高效的操作。

自主化车辆提高物流效率

一件产品的制造通常需要很多道工序，从仓库取材料到加工、装配、调试，中间过程有大量的物流工作需要完成。越来越多的企业考虑采用自动化运输来减少的人力投入和创造更多经济效益。

如果实现更高效的物流运输？机器学习自主车辆正在为自动化物流铺平道路。人工智能经成为自动化物流和公司内部物流系统的关键技术。只要通过深入学习，车辆就能够正确认识和理解周围的环境，顺利完成生产中的物流任务。

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