工業人工智能革命制造業的五種方式

預測性和預防性維護

在一些生產作業中，最大的停機時間可能是因為機械或電氣故障導致機械和機械部分脫機。一般說來，故障是很容易避免的，而預防性維修計劃也可以通過跟蹤設備的建議來實現。工程經理經常被忽略或優化，以達到最佳的時間安排。借助物聯網設備，傳感器，MES數據和機器學習算法的力量，制造商可以使用大量的機器數據點預測故障。為了保證設備處於一流狀態，生產車間的正常運轉，在發生故障之前，進行優化計劃。

供應鏈優化

當今的供應鏈是非常複雜的網絡管理，有數以千計的部件和數百個地點。AI正在成為從生產到顧客及時生產的必需工具。通過機器學習算法，制造商可以定義和優化所有產品的供應鏈解決方案。比如下個季度應該訂購多少電阻?或者，不要依靠最好的猜測，A產品的最佳運輸路線最終會得到答案。

內部庫存管理本身是一個重大挑戰。流水線嚴重依賴庫存，以保證生產線和產品的生產。每個步驟都需要一定數量的部件進行操作，一旦使用，就需要及時補充，繼續加工。在工廠車間存儲所有必要的庫存是人工智能幫助管理的挑戰。它能檢查部件的數量和有效期，優化整個工廠的分布4g lte module。

生產優化

流程優化是一項涉及大量曆史數據集的複雜任務。很難判斷哪一個過程參數產生高質量的產品。為了優化工藝參數，制造和質量工程師已經進行了大量的試驗設計，但是這些設計往往很昂貴，很費時。利用人工智能的快速數據處理速度，工程師可以找出不同產品的最佳工藝配方。我應該輸入什麼樣的運輸速度或溫度來獲得最高的產量?還是應該使用什麼機器來制造這種新興技術的高音電路板?AI將不斷從生產數據中吸取教訓，不斷改進工藝參數。

預測產量

當討論人工智能在制造業的應用時，總會出現產量預測的話題。高精度預測AI模型的投資回報是無限的。預測產量可以更好的為供應鏈和庫存管理做准備，以滿足未來零部件的需求。知道產量是否低於預期，可以提醒生產經理增加生產時間，滿足需求。產量預測是一個涉及大量數據的複雜問題，需要人工智能來解決。

增強和虛擬現實

伴隨著增強和虛擬現實技術的不斷進步，越來越多的大型企業為這一市場開發設備，制造業完全采用它們只是一個時間問題。虛擬化現實有助於更好地培訓產品制造商執行裝配或預防性維護任務。在工廠車間或現場機器學習的驅動下，增強現實技術提供實時報告，有助於快速識別缺陷產品和運行改進領域。增強型增強現實生產應用是無窮無盡的，它能在解決當今挑戰中發揮重要作用。

好處:能源管理

AI有助於經常被忽略的能量管理領域。大部分工程師沒有時間分析工廠能耗成本。AI研究生產操作的能耗能顯著降低運營成本。另外，降低的成本可以分配更多的資金用於過程改善資源，從而提高產量和質量。

網絡彈性和物聯網設備安全

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