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机器学习给制造业带来巨大变革

更新时间:2018-04-08

科技进步不断推动人类生产力的提升,从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。今天新一代信息技术带来了许多变化,人工智能逐渐应用到工业制造等多个领域中去,并驱动了巨大的经济价值。
 
传统制造业依赖于廉价的劳动力,通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而,今天的市场变得越来越多样化,消费者的需求在不断变化,要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。
 
自动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。
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设备维护不再是个猜谜游戏

在过去的生产系统中,设备维护人员通常等机器出现故障后才知道维修,而无法提前预知设备的停机时间。对于机器的日常维护,大多数工厂采用定期保养的方式来来降低设备的故障率,但这种做法准确性较低,即使是有着丰富经验的工程师,也是通过猜测的方式来判断设备可能存在的问题。
 
随着工业物联网的推广应用,对机器的维护也有了新的定义,预测性维护给现代工厂带来极大的便利。给设备装上许多的传感器,通过实时监控机器的运行状态,提前预判机器可能出现的故障问题。而机器学习算法在这里起着重要的作用,它可以帮助管理者及早发现机器的问题。

 
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企业可以从过去的经历中吸取教训,或者从同类事件中总结出经验来,这正是机器学习所表现出来的巨大能力,机器学习可以通过对历史大数据的认识学习,识别出数据中重复出现的模式并应用于生产判断,这样可以更准确地预测趋势和实时检测生产问题。采用机器学习改进生产系统,有利于企业提升业绩效率。
 
智能监控可以有效防止宕机
 
传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。
 
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用人力为去分析这些庞大的数据,将是一件费力的工作。机器学习在这里显得十分重要,智能程序可以24小时不停监控机器的内部动作,对设备的每一个部件,甚至可以小到一个按钮,建立一个长期的病情历史报表,并对现在的数据进行分析结合历史案情进行对比。

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