機器學(xué)習給制造業(yè)帶來(lái)巨大變革

　　科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類(lèi)生產(chǎn)力的提升，從傳統的手工制造到自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò )化和智能化的生產(chǎn)。今天新一代信息技術(shù)帶來(lái)了許多變化，人工智能逐漸應用到工業(yè)制造等多個(gè)領(lǐng)域中去，并驅動(dòng)了巨大的經(jīng)濟價(jià)值。

　　傳統制造業(yè)依賴(lài)于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過(guò)大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報。然而，今天的市場(chǎng)變得越來(lái)越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠(chǎng)有快速生產(chǎn)出不同型號產(chǎn)品的能力。

　　自動(dòng)化和機器換人解決了勞動(dòng)力不足的問(wèn)題，但想要滿(mǎn)足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達不到。實(shí)現更高效率的生產(chǎn)需要通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數據分析和人工智能等多項技術(shù)整合。

　　設備維護不再是個(gè)猜謎游戲

　　在過(guò)去的生產(chǎn)系統中，設備維護人員通常等機器出現故障后才知道維修，而無(wú)法提前預知設備的停機時(shí)間。對于機器的日常維護，大多數工廠(chǎng)采用定期保養的方式來(lái)來(lái)降低設備的故障率，但這種做法準確性較低，即使是有著(zhù)豐富經(jīng)驗的工程師，也是通過(guò)猜測的方式來(lái)判斷設備可能存在的問(wèn)題。

　　隨著(zhù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推廣應用，對機器的維護也有了新的定義，預測性維護給現代工廠(chǎng)帶來(lái)極大的便利。給設備裝上許多的傳感器，通過(guò)實(shí)時(shí)監控機器的運行狀態(tài)，提前預判機器可能出現的故障問(wèn)題。而機器學(xué)習算法在這里起著(zhù)重要的作用，它可以幫助管理者及早發(fā)現機器的問(wèn)題。

　　企業(yè)可以從過(guò)去的經(jīng)歷中吸取教訓，或者從同類(lèi)事件中總結出經(jīng)驗來(lái)，這正是機器學(xué)習所表現出來(lái)的巨大能力，機器學(xué)習可以通過(guò)對歷史大數據的認識學(xué)習，識別出數據中重復出現的模式并應用于生產(chǎn)判斷，這樣可以更準確地預測趨勢和實(shí)時(shí)檢測生產(chǎn)問(wèn)題。采用機器學(xué)習改進(jìn)生產(chǎn)系統，有利于企業(yè)提升業(yè)績(jì)效率。

　　智能監控可以有效防止宕機

　　傳感器技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，其體積變得越來(lái)越小而且更便宜，這對于許多公司來(lái)說(shuō)，意味著(zhù)可以更低的成本去實(shí)時(shí)監控整個(gè)工廠(chǎng)的機器設備。但是，如果想要從數據獲得正確的有價(jià)值的見(jiàn)解，還需要對數據進(jìn)一步篩選和分析。

　　用人力為去分析這些龐大的數據，將是一件費力的工作。機器學(xué)習在這里顯得十分重要，智能程序可以24小時(shí)不停監控機器的內部動(dòng)作，對設備的每一個(gè)部件，甚至可以小到一個(gè)按鈕，建立一個(gè)長(cháng)期的病情歷史報表，并對現在的數據進(jìn)行分析結合歷史案情進(jìn)行對比。

　　當設備的數據值偏離正常狀態(tài)，系統會(huì )提前警告可能的故障或失效。這樣企業(yè)可以在設備故障發(fā)生之前進(jìn)行及時(shí)修復，防止停機而造成巨大的生產(chǎn)損失。此外，設備數據的分析可以讓管理者更了解生產(chǎn)系統的現狀，知道如何更合理的利用設備資源，從而減少工人成本和提升產(chǎn)品質(zhì)量。

　　傳統質(zhì)檢模式將成為過(guò)去

　　生產(chǎn)質(zhì)量是企業(yè)品牌和市場(chǎng)競爭力的關(guān)鍵，機器學(xué)習可以幫助企業(yè)獲得更多的優(yōu)勢。傳統的生產(chǎn)方式都是等產(chǎn)品生產(chǎn)完成后再去做質(zhì)檢，這意味著(zhù)不合格的產(chǎn)品將需要返工或者報廢，工廠(chǎng)浪費的不僅是時(shí)間還有風(fēng)險損失。不過(guò)，這種方式可能很快將成為過(guò)去。

　　機器學(xué)習解決方案將給制造檢測系統帶來(lái)顛覆，也就是說(shuō)在理想的情況下，傳統的測試將在未來(lái)被完全取代。因為機器學(xué)習算法可以幫助系統在生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行檢測和控制生產(chǎn)質(zhì)量。即在每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節，都能保證能成功生產(chǎn)出合格的部件。

　　隨著(zhù)檢測技術(shù)和測量精度的不斷提升，使得我們可以在生產(chǎn)過(guò)程中檢查鑄件氣孔等復雜部件，軟件已經(jīng)可以從生產(chǎn)過(guò)程中預測產(chǎn)品的質(zhì)量。更有趣的是，自學(xué)習算法不僅報告預定義錯誤，還能發(fā)現一些未知的問(wèn)題。

　　用模式識別優(yōu)化能源管理

　　在大多數工廠(chǎng)里，每天都會(huì )有大量的能源在損耗，從電力、煤炭到水資源，一套科學(xué)的能源管理方案可以幫助工廠(chǎng)節省大量的開(kāi)資。通過(guò)人工智能可以幫助企業(yè)分析能源使用的實(shí)際情況，找出能源不合理的地方進(jìn)行優(yōu)化，從而進(jìn)一步降低生產(chǎn)成本。

　　從能源供應商的角度來(lái)看，化石燃料和可再生能源的混合正在改變電網(wǎng)格局，這迫使電力生產(chǎn)商和電網(wǎng)運營(yíng)商采取新的策略。機器學(xué)習技術(shù)使電力公司能夠使用歷史消費模式實(shí)時(shí)預測未來(lái)，這使得企業(yè)可以更精確地調整成本價(jià)格與需求，最終導致更高效的操作。

　　自主化車(chē)輛提高物流效率

　　一件產(chǎn)品的制造通常需要很多道工序，從倉庫取材料到加工、裝配、調試，中間過(guò)程有大量的物流工作需要完成。越來(lái)越多的企業(yè)考慮采用自動(dòng)化運輸來(lái)減少的人力投入和創(chuàng )造更多經(jīng)濟效益。

　　如果實(shí)現更高效的物流運輸?機器學(xué)習自主車(chē)輛正在為自動(dòng)化物流鋪平道路。人工智能經(jīng)成為自動(dòng)化物流和公司內部物流系統的關(guān)鍵技術(shù)。只要通過(guò)深入學(xué)習，車(chē)輛就能夠正確認識和理解周?chē)沫h(huán)境，順利完成生產(chǎn)中的物流任務(wù)。

　　在未來(lái)，無(wú)人駕駛運輸系統將承擔許多任務(wù)，它可以結合大數據預測需求和進(jìn)行計劃性工作，這將使補貨過(guò)程可以自動(dòng)化完成。機器學(xué)習在制造業(yè)有很多應用場(chǎng)景，通過(guò)智能化的算法可以提升設備的功能和性能，進(jìn)一步發(fā)揮工廠(chǎng)生產(chǎn)系統的效率。在不久的將來(lái)，將帶來(lái)一場(chǎng)前所未有的巨變。