機器學習給制造業(yè)帶來巨大變革

　　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(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(chǎn)過程中進行檢測和控制生產(chǎn)質(zhì)量。即在每一個生產(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雜部件，軟件已經(jīng)可以從生產(chǎn)過程中預測產(chǎn)品的質(zhì)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(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(chǎn)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(wǎng)格局，這迫使電力生產(chǎn)商和電網(wǎng)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(diào)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(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)考慮采用自動化運輸來減少的人力投入和創(chuàng)造更多經(jīng)濟效益。

　　如果實現(xiàn)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(jīng)成為自動化物流和公司內(nèi)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(chǎn)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(shù)據(jù)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(chǎn)系統(tǒng)的效率。在不久的將來，將帶來一場前所未有的巨變。