機器學習給制造業(yè)帶來巨大變革

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

　　傳統(tǒng)制造業(yè)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(yè)物聯(lián)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迷游戲

　　在過去的生產系統(tǒng)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(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(jiān)控機器的運行狀態(tài)，提前預判斷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(fā)現機器的問題。

　　企業(yè)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(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

　　傳感器技術經過多年的發(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(jiān)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(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損失。此外，設備數據的分析可以讓管理者更了解生產系統(tǒng)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。