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傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產(chǎn)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(chǎn)出不同型號產(chǎn)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(chǎn)要求還是達不到。實現(xiàn)更高效率的生產(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技術(shù)整合。

設備維護不再是個猜謎游戲

在過去的生產(chǎn)系統(tǒng)中，設備維護人員通常等機器出現(xiàn)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(shù)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(jīng)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(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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)機器的問題。

企業(yè)可以從過去的經(jīng)歷中吸取教訓，或者從同類事件中總結(jié)出經(jīng)驗來，這正是機器學習所表現(xiàn)出來的巨大能力，機器學習可以通過對歷史大數(shù)據(jù)的認識學習，識別出數(shù)據(jù)中重復出現(xiàn)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時檢測生產(chǎn)問題。采用機器學習改進生產(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

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時監(jiān)控整個工廠的機器設備。但是，如果想要從數(shù)據(jù)獲得正確的有價值的見解，還需要對數(shù)據(jù)進一步篩選和分析。

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(nèi)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(xiàn)在的數(shù)據(jù)進行分析結(jié)合歷史案情進行對比。

當設備的數(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(chǎn)損失。此外，設備數(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(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(shù)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(guān)鍵技術(shù)。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(jié)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。