機器學習給制造業帶來巨大變革

　　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。