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機(jī)器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革
傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報(bào)。然而，今天的市場變得越來越多樣化，消費(fèi)者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產(chǎn)出不同型號產(chǎn)品的能力。
自動(dòng)化和機(jī)器換人解決了勞動(dòng)力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達(dá)不到。實(shí)現(xiàn)更率的生產(chǎn)需要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能等多項(xiàng)技術(shù)整合。
設(shè)備維護(hù)不再是個(gè)猜謎游戲
在過去的生產(chǎn)系統(tǒng)中，設(shè)備維護(hù)人員通常等機(jī)器出現(xiàn)故障后才知道維修，而無法提前預(yù)知設(shè)備的停機(jī)時(shí)間。對于機(jī)器的日常維護(hù)，大多數(shù)工廠采用定期保養(yǎng)的方式來來降低設(shè)備的故障率，但這種做法準(zhǔn)確性較低，即使是有著豐富經(jīng)驗(yàn)的工程師，也是通過猜測的方式來判斷設(shè)備可能存在的問題。
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推廣應(yīng)用，對機(jī)器的維護(hù)也有了新的定義，預(yù)測性維護(hù)給現(xiàn)代工廠帶來極大的便利。給設(shè)備裝上許多的傳感器，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，提前預(yù)判機(jī)器可能出現(xiàn)的故障問題。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法在這里起著重要的作用，它可以幫助管理者及早發(fā)現(xiàn)機(jī)器的問題。
企業(yè)可以從過去的經(jīng)歷中吸取教訓(xùn)，或者從同類事件中總結(jié)出經(jīng)驗(yàn)來，這正是機(jī)器學(xué)習(xí)所表現(xiàn)出來的巨大能力，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過對歷史大數(shù)據(jù)的認(rèn)識學(xué)習(xí)，識別出數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)的模式并應(yīng)用于生產(chǎn)判斷，這樣可以更準(zhǔn)確地預(yù)測趨勢和實(shí)時(shí)檢測生產(chǎn)問題。采用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng)，有利于企業(yè)提升業(yè)績效率。
智能監(jiān)控可以有效防止宕機(jī)
傳感器技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展，其體積變得越來越小而且更便宜，這對于許多公司來說，意味著可以更低的成本去實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)工廠的機(jī)器設(shè)備。但是，如果想要從數(shù)據(jù)獲得正確的有價(jià)值的見解，還需要對數(shù)據(jù)進(jìn)一步篩選和分析。
用人力為去分析這些龐大的數(shù)據(jù)，將是一件費(fèi)力的工作。機(jī)器學(xué)習(xí)在這里顯得十分重要，智能程序可以24小時(shí)不停監(jiān)控機(jī)器的內(nèi)部動(dòng)作，對設(shè)備的每一個(gè)部件，甚至可以小到一個(gè)按鈕，建立一個(gè)長期的病情歷史報(bào)表，并對現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析結(jié)合歷史案情進(jìn)行對比。
當(dāng)設(shè)備的數(shù)據(jù)值偏離正常狀態(tài)，系統(tǒng)會提前警告可能的故障或失效。這樣企業(yè)可以在設(shè)備故障發(fā)生之前進(jìn)行及時(shí)修復(fù)，防止停機(jī)而造成巨大的生產(chǎn)損失。此外，設(shè)備數(shù)據(jù)的分析可以讓管理者更了解生產(chǎn)系統(tǒng)的現(xiàn)狀，知道如何更合理的利用設(shè)備資源，從而減少工人成本和提升產(chǎn)品質(zhì)量。
傳統(tǒng)質(zhì)檢模式將成為過去
生產(chǎn)質(zhì)量是企業(yè)品牌和市場競爭力的關(guān)鍵，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)獲得更多的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式都是等產(chǎn)品生產(chǎn)完成后再去做質(zhì)檢，這意味著不合格的產(chǎn)品將需要返工或者報(bào)廢，工廠浪費(fèi)的不僅是時(shí)間還有風(fēng)險(xiǎn)損失。不過，這種方式可能很快將成為過去。
機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案將給制造檢測系統(tǒng)帶來顛覆，也就是說在理想的情況下，傳統(tǒng)的測試將在未來被完全取代。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助系統(tǒng)在生產(chǎn)過程中進(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(jié)，都能保證能成功生產(chǎn)出合格的部件。
隨著檢測技術(shù)和測量精度的不斷提升，使得我們可以在生產(chǎn)過程中檢查鑄件氣孔等復(fù)雜部件，軟件已經(jīng)可以從生產(chǎn)過程中預(yù)測產(chǎn)品的質(zhì)量。更有趣的是，自學(xué)習(xí)算法不僅報(bào)告預(yù)定義錯(cuò)誤，還能發(fā)現(xiàn)一些未知的問題。
用模式識別優(yōu)化能源管理
在大多數(shù)工廠里，每天都會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節(jié)省大量的開資。通過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(yīng)商的角度來看，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(yùn)營商采取新的策略。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使電力公司能夠使用歷史消費(fèi)模式實(shí)時(shí)預(yù)測未來，這使得企業(yè)可以更地調(diào)整成本價(jià)格與需求，終導(dǎo)致更的操作。
自主化車輛提高物流效率
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(diào)試，中間過程有大量的物流工作需要完成。越來越多的企業(yè)考慮采用自動(dòng)化運(yùn)輸來減少的人力投入和創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)效益。
如果實(shí)現(xiàn)更的物流運(yùn)輸？機(jī)器學(xué)習(xí)自主車輛正在為自動(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(nèi)部物流系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。只要通過深入學(xué)習(xí)，車輛就能夠正確認(rèn)識和理解周圍的環(huán)境，順利完成生產(chǎn)中的物流任務(wù)。
在未來，無人駕駛運(yùn)輸系統(tǒng)將承擔(dān)許多任務(wù)，它可以結(jié)合大數(shù)據(jù)預(yù)測需求和進(jìn)行計(jì)劃性工作，這將使補(bǔ)貨過程可以自動(dòng)化完成。機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)有很多應(yīng)用場景，通過智能化的算法可以提升設(shè)備的功能和性能，進(jìn)一步發(fā)揮工廠生產(chǎn)系統(tǒng)的效率。在不久的將來，將帶來一場的巨變。
(原標(biāo)題：機(jī)器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革)
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