效率的提升

效率，是工業制造的核心。從第二次工業革命到精益制造的興起，制造業的巨頭們一直在不斷優化制造流程。他們認識到，通過消除流程中的低效和浪費，無需做其他太多改動，就能提高產量。這種方法是豐田生產體系的基礎，該體系在努力實現準時（JIT）生產的同時，盡量減少庫存和生產批次。

此方法基于這樣一種理念，即雖然在實踐中無法實現100%的理想效率，但追求并朝著理想狀態前進也是有價值的。通過采取相應措施來減少錯誤，消除冗余和浪費，并提高產量，有助于更好地滿足客戶的需求，同時降低生產成本。

什么是深度學習

機器人是一種相對現代的行業和技術，其起源可以追溯到19世紀20年代的工業生產，并隨著時間的推移而不斷發展。例如，Westinghouse Electric Corporation有一款名為Televox的機器人，它可以響應人類的聲音并執行簡單的任務。而今天的機器人已經可以執行更復雜，甚至更危險的任務。

如今的制造業正在趁著工業4.0的東風蓬勃發展，像以前一樣不斷采用新的技術和方法。隨著聯網設備將物聯網（IoT）和5G推廣到更廣泛的領域，深度學習也利用這些新技術以及機器人和人工智能（AI），將物聯網和5G應用到了制造業。

《Journal of Manufacturing Systems》上的一篇文章將深度學習定義為工程師如何使用綜合分析工具來處理和學習大數據。也就是說，機器要了解操作員希望他們做什么，以及他們應該如何改變。這種方法利用高級分析來提高決策合理性和系統性能，從而實現“智能”制造。智能化的加入以前所未有的力度增強了制造過程。這有助于進一步邁向豐田定義的JIT制造的理想狀態。

深度學習應用于特定用途，如預測性維護、分析等，可提升流程改進、產品開發（預測設計決策對制造的影響）、質量保證和供應鏈/物流的預測準確性。其整體好處遠超各部分的好處相加，可以讓效率更上層樓，同時為應對產品和流程的變化提供更高的靈活性和適應性。另外該技術也有助于應對因疫情引起和加劇的供應鏈中斷：產能利用率下降和減產。

制造工廠如何部署深度學習技術

在定義了深度學習的基本原則后，關鍵問題是如何將這種革命性方法應用于工廠來提高制造能力。由于手動步驟明顯減少，因此部署深度學習可能需要通過多層集成來改變工廠的布局理念和流程……

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