机器学习带来的制造业收益

机器学习带来的制造业收益

借助机器学习，可以将半导体制造良率提高30％，降低废品率，并优化晶圆厂的运营。借助机器学习，可以将供应链预测错误减少50％，将销售损失减少65％，同时提高产品的可用性。使用机器学习进行自动化质量测试可以将缺陷检测率提高到90％。

机器学习算法，APP和平台正在帮助制造商找到新的业务模型，微调产品质量，并优化生产操作以达到车间水平。

制造商最关心的是寻找新的增长方式，卓越的产品质量，同时仍然能够在短时间内缩短客户的交货时间。新的业务模型经常带来新产品线的矛盾，这些新产品线总是需要改善缩短客户交付时间的需求，从而使现有的ERP，CRM和PLM系统变得紧张。如今，新产品正在制造业中大量使用，交货窗口也在不断收紧。制造商正在转向机器学习来改善其运营的端到端性能，并找到针对这种悖论的基于性能的解决方案。

机器学习在2020年改变制造业的十种方式包括：

通过机器学习可以实现将半导体制造良率提高30％，降低废品率，并优化晶圆厂运营。 机器学习将改善半导体制造的三个主要领域，这将使半导体制造中的产量下降最多降低30％，基于基于机器学习的根本原因分析降低报废率，并使用AI优化降低测试成本。研究还发现，人工智能对工业设备的预测性维护将使年度维护成本减少10％，停机时间减少20％，检查成本减少25％。

资产管理，供应链管理和库存管理是当今制造业中人工智能，机器学习和物联网采用最热门的领域。 最新研究发现，制造商正在评估结合物联网，人工智能和机器学习等新兴技术如何提高资产跟踪准确性，供应链可见性和库存优化。

专家预测，制造商采用机器学习和分析技术以改善预测性维护的能力在未来五年将增长38％。 分析和MI驱动的过程和质量优化预计将增长35％，过程可视化和自动化将增长34％。专家认为，分析，API和大数据的集成将在未来五年内为互联工厂带来31％的增长率。

专家预测，机器学习将以更好的产品可用性将供应链预测错误减少50％，并将销售损失减少65％。 供应链是任何制造业的命脉。预计机器学习将使与运输和仓储以及供应链管理相关的成本分别降低5％至10％和25％至40％。由于机器学习，总体库存减少了20％到50％。

通过使用机器学习提高需求预测的准确性，以减少能源成本和负面的价格波动，还可以发现价格弹性和价格敏感性。中国正在将人工智能和机器学习算法集成到采购，战略采购和成本管理中。

使用机器学习自动进行库存优化可将服务水平提高16％，同时将库存周转率提高25％。 借助AI和基于机器学习约束的算法和建模，可以考虑影响需求和客户交付时间的外部独立变量，从而在所有分销地点扩展库存优化。

将实时监控和机器学习相结合可优化车间操作，从而洞悉机器级负载和生产进度性能。 实时了解每台机器的负载水平如何影响整体生产进度性能，可以更好地管理每个生产运行的决策。现在，可以使用机器学习算法为给定的生产运行优化最佳的机器组。

提高在多个制造方案中检测性能下降成本的准确性，可将成本降低50％或更多。 使用实时监控技术来创建捕获价格，库存速度和相关变量的准确数据集，可以为机器学习APP确定在多个制造场景中的成本行为提供所需的信息。

通过使用机器学习对校准和测试结果进行准确的预测，制造商能够将测试和校准时间减少35％。 该项目的目标是减少移动液压泵生产中的测试和校准时间。该方法专注于使用一系列机器学习模型，这些模型可以预测测试结果并随着时间的推移而学习。下面的流程工作流程能够隔离瓶颈，简化流程中的测试和校准时间。

通过结合机器学习和整体设备效率（OEE），现在有可能通过资产提高生产率，预防性维护准确性和工作量。 OEE是制造业中广泛使用的指标，因为它结合了可用性，性能和质量，定义了生产效率。结合其他指标，可以找到对制造性能影响最大和最小的因素。将OEE和其他数据集集成到通过迭代快速学习的机器学习模型中，是当今制造业智能和分析增长最快的领域之一。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。