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機器學習給制造業帶來巨大變革

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2018/08/27 13:27
【摘要】:
科技進步不斷推動人類生産力的提升,從傳統的手工制造到自動化、網絡化和智能化的生産。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,並驅動了巨大的經濟價值。傳統制造業依賴于廉價的勞動力,通過大批量生産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,要求工廠有快速生産出不同型號産品的能力。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

科技進步不斷推動人類生産力的提升,從傳統的手工制造到自動化、網絡化和智能化的生産。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,並驅動了巨大的經濟價值。

傳統制造業依賴于廉價的勞動力,通過大批量生産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,要求工廠有快速生産出不同型號産品的能力。

自動化和机器换人解决了劳动力不足的问题,但想要满足今天小批量、多样化的生产要求还是达不到。实现更高效率的生产需要通过工业物联网、大数据分析和人工智能等多项技术整合。

設備維護不再是個猜謎遊戲

在過去的生産系統中,設備維護人員通常等機器出現故障後才知道維修,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,但這種做法准確性較低,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裏起著重要的作用,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曆中吸取教訓,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曆史大數據的認識學習,識別出數據中重複出現的模式並應用于生産判斷,這樣可以更准確地預測趨勢和實時檢測生産問題。采用機器學習改進生産系統,有利于企業提升業績效率。

智能監控可以有效防止宕機

傳感器技术经过多年的发展,其体积变得越来越小而且更便宜,这对于许多公司来说,意味着可以更低的成本去实时监控整个工厂的机器设备。但是,如果想要从数据获得正确的有价值的见解,还需要对数据进一步筛选和分析。

企業可以從過去的經曆中吸取教訓,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曆史大數據的認識學習,識別出數據中重複出現的模式並應用于生産判斷,這樣可以更准確地預測趨勢和實時檢測生産問題。采用機器學習改進生産系統,有利于企業提升業績效率。

智能監控可以有效防止宕機

傳感器技术经过多年的发展,其体积变得越来越小而且更便宜,这对于许多公司来说,意味着可以更低的成本去实时监控整个工厂的机器设备。但是,如果想要从数据获得正确的有价值的见解,还需要对数据进一步筛选和分析。

傳統質檢模式將成爲過去

生産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。傳統的生産方式都是等産品生産完成後再去做質檢,這意味著不合格的産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爲過去。

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。因爲機器學習算法可以幫助系統在生産過程中進行檢測和控制生産質量。即在每一個生産環節,都能保證能成功生産出合格的部件。

用模式識別優化能源管理

在大多數工廠裏,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,從而進一步降低生産成本。从能源供应商的角度来看,化石燃料和可再生能源的混合正在改变电网格局,这迫使電力生产商和电网运营商采取新的策略。机器学习技术使電力公司能够使用历史消费模式实时预测未来,这使得企业可以更精确地调整成本价格与需求,最终导致更高效的操作。

自主化車輛提高物流效率

一件産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。在未来,无人驾驶运输系统将承担许多任务,它可以结合大数据预测需求和进行计划性工作,这将使补货过程可以自動化完成。机器学习在制造业有很多应用场景,通过智能化的算法可以提升设备的功能和性能,进一步发挥工厂生产系统的效率。在不久的将来,将带来一场前所未有的巨变。

 
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