前言

科技進步不斷推動人類生產力的提升，從傳統(tǒng)的手工制造到自動化、網絡化和智能化的生產。今天新一代信息技術帶來了許多變化，人工智能逐漸應用到工業(yè)制造等多個領域中去，并驅動了巨大的經濟價值。

傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產的方式獲取更高的回報。然而，今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產出不同型號產品的能力。

自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產要求還是達不到。實現更高效率的生產需要通過工業(yè)物聯網、大數據分析和人工智能等多項技術整合。

設備維護不再是個猜謎游戲

在過去的生產系統(tǒng)中，設備維護人員通常等機器出現故障后才知道維修，而無法提前預知設備的停機時間。對于機器的日常維護，大多數工廠采用定期保養(yǎng)的方式來來降低設備的故障率，但這種做法準確性較低，即使是有著豐富經驗的工程師，也是通過猜測的方式來判斷設備可能存在的問題。

隨著工業(yè)物聯網的推廣應用，對機器的維護也有了新的定義，預測性維護給現代工廠帶來極大的便利。給設備裝上許多的傳感器，通過實時監(jiān)控機器的運行狀態(tài)，提前預判機器可能出現的故障問題。而機器學習算法在這里起著重要的作用，它可以幫助管理者及早發(fā)現機器的問題。

企業(yè)可以從過去的經歷中吸取教訓，或者從同類事件中總結出經驗來，這正是機器學習所表現出來的巨大能力，機器學習可以通過對歷史大數據的認識學習，識別出數據中重復出現的模式并應用于生產判斷，這樣可以更準確地預測趨勢和實時檢測生產問題。采用機器學習改進生產系統(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

傳感器技術經過多年的發(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時監(jiān)控整個工廠的機器設備。但是，如果想要從數據獲得正確的有價值的見解，還需要對數據進一步篩選和分析。

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

當設備的數據值偏離正常狀態(tài)，系統(tǒng)會提前警告可能的故障或失效。這樣企業(yè)可以在設備故障發(fā)生之前進行及時修復，防止停機而造成巨大的生產損失。此外，設備數據的分析可以讓管理者更了解生產系統(tǒng)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品質量。

傳統(tǒng)質檢模式將成為過去

生產質量是企業(yè)品牌和市場競爭力的關鍵，機器學習可以幫助企業(yè)獲得更多的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的生產方式都是等產品生產完成后再去做質檢，這意味著不合格的產品將需要返工或者報廢，工廠浪費的不僅是時間還有風險損失。不過，這種方式可能很快將成為過去。

機器學習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。因為機器學習算法可以幫助系統(tǒng)在生產過程中進行檢測和控制生產質量。即在每一個生產環(huán)節(jié)，都能保證能成功生產出合格的部件。

隨著檢測技術和測量精度的不斷提升，使得我們可以在生產過程中檢查鑄件氣孔等復雜部件，軟件已經可以從生產過程中預測產品的質量。更有趣的是，自學習算法不僅報告預定義錯誤，還能發(fā)現一些未知的問題。

用模式識別優(yōu)化能源管理

在大多數工廠里，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)分析能源使用的實際情況，找出能源不合理的地方進行優(yōu)化，從而進一步降低生產成本。

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

自主化車輛提高物流效率

一件產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)考慮采用自動化運輸來減少的人力投入和創(chuàng)造更多經濟效益。

如果實現更高效的物流運輸？機器學習自主車輛正在為自動化物流鋪平道路。人工智能經成為自動化物流和公司內部物流系統(tǒng)的關鍵技術。只要通過深入學習，車輛就能夠正確認識和理解周圍的環(huán)境，順利完成生產中的物流任務。

在未來，無人駕駛運輸系統(tǒng)將承擔許多任務，它可以結合大數據預測需求和進行計劃性工作，這將使補貨過程可以自動化完成。機器學習在制造業(yè)有很多應用場景，通過智能化的算法可以提升設備的功能和性能，進一步發(fā)揮工廠生產系統(tǒng)的效率。在不久的將來，將帶來一場前所未有的巨變。