前言

科技進步不斷推動人類生產力的提升，從傳統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制造等多個領域中去，并驅動了巨大的經濟價值。

傳統制造業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，通過實時監控機器的運行狀態，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現機器的問題。

企業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，有利于企業提升業績效率。

智能監控可以有效防止宕機

傳感器技術經過多年的發展，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，系統會提前警告可能的故障或失效。這樣企業可以在設備故障發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。

傳統質檢模式將成為過去

生產質量是企業品牌和市場競爭力的關鍵，機器學習可以幫助企業獲得更多的優勢。傳統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帶來顛覆，也就是說在理想的情況下，傳統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。即在每一個生產環節，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，還能發現一些未知的問題。

用模式識別優化能源管理

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省大量的開資。通過人工智能可以幫助企業分析能源使用的實際情況，找出能源不合理的地方進行優化，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。越來越多的企業考慮采用自動化運輸來減少的人力投入和創造更多經濟效益。

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境，順利完成生產中的物流任務。

在未來，無人駕駛運輸系統將承擔許多任務，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，進一步發揮工廠生產系統的效率。在不久的將來，將帶來一場前所未有的巨變。