隨著社會(huì)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，人工智能在我們的日常生活中獲得了更多的展示，尤其是在制造業(yè)，人工智能更是體現(xiàn)的淋漓盡致。那么制造商如何將人工智能應(yīng)用于行業(yè)？在本文中，您將發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在工業(yè)流程優(yōu)化中的五個(gè)應(yīng)用實(shí)例，即：人工智能驅(qū)動(dòng)的設(shè)備故障預(yù)防、深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量控制、深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、智能能源消耗和供應(yīng)鏈管理。

　　1.人工智能驅(qū)動(dòng)的設(shè)備故障預(yù)防

成功的制造商可以在設(shè)備出現(xiàn)故障之前防止它們出現(xiàn)故障。機(jī)器學(xué)習(xí)方法不是依靠常規(guī)檢查，而是使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)來檢測(cè)故障模式并預(yù)測(cè)未來的問題。

設(shè)備故障可能由多種因素引起。由于數(shù)據(jù)是由傳感器收集并使用ML算法(例如回歸模型，分類模型或異常檢測(cè)模型，有時(shí)甚至是外部數(shù)據(jù)源)進(jìn)行處理的，因此可以預(yù)測(cè)導(dǎo)致設(shè)備故障的確切原因。

當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常時(shí)，可以優(yōu)化制造過程的性能。異常的性質(zhì)和頻率可以確定故障事件。

　　2.深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量控制

自動(dòng)化缺陷檢測(cè)過程意味著基于機(jī)器視覺的質(zhì)量控制系統(tǒng)可以識(shí)別諸如劃痕，泄漏和其他不良問題之類的缺陷。

深度學(xué)習(xí)方法允許創(chuàng)建比基于機(jī)器視覺的系統(tǒng)更好地感知的系統(tǒng)。通過將高分辨率相機(jī)和GPU與圖像分類，對(duì)象檢測(cè)和實(shí)例分割算法集成在一起，數(shù)據(jù)工程師可以創(chuàng)建一個(gè)精確的AI檢查系統(tǒng)來檢測(cè)制造缺陷。

　　3.深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)

生成設(shè)計(jì)是一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的過程，其中所有可能的設(shè)計(jì)選項(xiàng)都由深度學(xué)習(xí)模型創(chuàng)建，以便生成新產(chǎn)品。數(shù)據(jù)科學(xué)工程師將重量，尺寸和材料選擇以及操作和制造條件視為模型創(chuàng)建新設(shè)計(jì)解決方案的基礎(chǔ)。生成后，將選擇最合適的設(shè)計(jì)并投入生產(chǎn)。

生成設(shè)計(jì)軟件的基礎(chǔ)是GANs網(wǎng)絡(luò)。該技術(shù)使用兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分，另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)生成。雖然生成器網(wǎng)絡(luò)提供了新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，但鑒別器網(wǎng)絡(luò)對(duì)哪些產(chǎn)品是真實(shí)的以及哪些產(chǎn)品進(jìn)行了分類。

　　4.智能能源消耗

能源部門可以使用AI進(jìn)行功耗預(yù)測(cè)和優(yōu)化。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型旨在檢測(cè)模式和趨勢(shì)，它通過處理和分析歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的能源消耗。在這種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)模型依賴于借助自動(dòng)回歸模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的順序數(shù)據(jù)測(cè)量。這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以更好地了解設(shè)施中的能源消耗情況，并以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式優(yōu)化制造過程。

　　5.供應(yīng)鏈管理

基于ML的供應(yīng)鏈管理軟件使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析諸如物料庫存，入站裝運(yùn)和在制品以及數(shù)據(jù)，市場(chǎng)趨勢(shì)，消費(fèi)者情緒和天氣預(yù)報(bào)等數(shù)據(jù)。

通過利用可能包括時(shí)間序列分析，功能工程和NLP技術(shù)的需求預(yù)測(cè)方法，可以分析客戶行為模式和趨勢(shì)。因此，有了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)，制造商可以在物流流程優(yōu)化方面做出基于AI的決策。

通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，還可以優(yōu)化物流路線。評(píng)估運(yùn)輸和可交付物，并確定它們對(duì)性能的影響，使基于ML的模型可以找到規(guī)劃物流路線的最佳解決方案。

運(yùn)輸公司還利用機(jī)器學(xué)習(xí)來優(yōu)化其性能。例如，通過利用鐵路道岔的數(shù)據(jù)，鐵路運(yùn)營商可以預(yù)測(cè)故障并減少延誤。

基于人工智能的軟件解決方案已應(yīng)用于許多現(xiàn)實(shí)世界的制造問題。并非所有的AI和ML技術(shù)都能立即取得成功，但是憑借創(chuàng)新資產(chǎn)和數(shù)據(jù)科學(xué)工程師的專業(yè)知識(shí)，該技術(shù)可以解決制造業(yè)中的許多問題。更多關(guān)于人工智能應(yīng)用的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。