人工智能和机器学习在未来工厂中的作用。
人工智能（AI）是未来工厂的重要组成部分。通过端到端互联工厂连接生产流程，可提供人类无法完全计算的无限生产数据。
人们对人工智能最大的误解是，它是一个抽象的、未来主义的概念。实际上，有价值的实用机器学习和人工智能应用现在就可以投入使用。高价值、低风险的应用可用于提高 OEE、最大限度地提高生产质量并增强工人的能力。
将人工智能和 ML 应用于当今制造业的益处
利用人工智能，可以对海量数据进行智能分析，从而找到前所未有的新途径，最大限度地提高产量和质量，并与人类操作员和技术人员并肩工作，提升他们的作用。
机器学习是人工智能的一个组成部分，它能够自动提供人类需要很长时间才能完成的洞察力，或者人类根本无法发现的洞察力。从车间诊断到极其精确的预测性生产能力，利用机器学习的自动化将推动您的工厂走向未来。
在生产流程的每一个步骤中集成智能自动化和机器学习功能，可以更早地提供洞察力，从而立即采取行动，防止停机和损失。
通过机器学习从人工智能中获得的洞察力可应用于每个流程步骤，促进人机互动。这些洞察力既能解决长期问题，即持续存在且对性能影响较小的问题，也能解决偶发问题，即导致性能问题的瞬间变化或故障。
随着全球制造商不断向未来工厂转型，人工智能和机器学习技术正变得越来越强大、智能和实用。
机器学习与人工智能
人工智能和机器学习是相关的，但这两个术语不能互换使用。事实上，机器学习是人工智能的一个子集。它是人工智能的自然演进，通过使用自学技术产生更智能、更互联的生产。
机器学习在制造业中非常实用，可为流程优化提供新的途径。
| 人工智能 | 机器学习 |
| 总括性术语，包括利用计算机通过过程生成的数据深入了解复杂系统。 | 应用人工智能的子集：人工智能的前沿。 |
| 专家系统：指导计算机如何分析数据、使用什么数据以及产生什么结果。 | 计算机利用数据来制定规则，并智能地利用自动化来开发自己的算法，专门用于流程或计算输出。 |
| 机器或中央处理器从数据中学习的方式与人类大脑学习新技能、习惯和知识的方式类似：通过经验学习，通过迭代改进。 |
将机器学习用于制造业
如今，机器学习的用例之一是更快地识别生产问题。最初，我们可能需要人类根据这些数据采取行动，使性能恢复正常，但随着时间的推移，我们希望利用机器学习来部署自动化流程（即机器人或无人机），以进行所需的调整或修复。
随着时间的推移，我们会不断改进以提高性能和可靠性，同时减少劳动力，最终降低转型成本。
 | 缺陷检测 尽量减少缺陷是提高 OEE 的支柱之一。质量团队和生产领导可以使用机器学习技术，利用历史生产数据和实时输出来评估产出。 机器学习可以识别生产缺陷，如划痕、凹痕、低填充水平和泄漏。 机器学习还可以帮助减少误报，因为机器可以学会发现容差范围内的微小差异，而且确定性极高。 更多关于超越 OEE → |
 | 预防性维护 技术人员和工程师无疑要依靠运行数据以及他们的经验和隐性知识来设计维护计划。 机器学习利用历史和实时数据建立最佳的 TPM 程序和预防性维护例程。无需依赖人的直觉，而是使用人工智能来确保预防性维护活动得到优化。机器可在需要时得到准确的维护，从而消除故障，同时最大限度地减少技术人员的额外劳动。 |
 | Digital Twins 使用真实数据运行极其精确的模拟，为流程变更、升级或新设备建模。机器学习有助于工厂流程中的数据计算，以模拟整个生产线或整个流程的各个环节。 机器学习产生的数据无需进行实际实验，而是产生近乎完美的模拟，可在开始实际试验前进行优化和调整。 |
 | 质量保证 通过对数小时的生产输出进行机器学习，可以发现并自我学习整个生产过程中的趋势。在产品偏离公认标准太远之前，自动化可以进行干预和自我纠正。 在未来工厂中实现质量 4.0 有赖于人工智能和机器学习的整合。 关于质量 4.0 和质量智能的更多信息 → Quality 4.0 & Quality Intelligence |
工厂中的实用人工智能制造应用解决方案
机器学习的主要目标是通过提高机器和生产线效率、优化劳动力以及更准确地预测结果，继续降低生产成本。
Lineview 目前正在进行人工智能概念验证，以提出潜在的行动建议、指导干预和预测，从而取得更好的成果。
1.任务/SIC 审查和资源分配
在进行战术审查时，机器学习有助于找到最有利的重点领域。要知道在复杂的生产设施中将资源、时间和精力集中在哪里，需要进行复杂的分析。
机器学习算法利用多年的数据预测未来可能发生的情况，将知识和经验融入其中，让您有信心准确投资，获得最大收益。
2.准确的生产规划
给定一连串的生产要求，如生产订单和产量，机器学习就会告诉你什么最有可能实现，以及何时实现。
利用当班团队、时间、每日产品 SKU 和历史跟踪记录等信息，机器学习算法将根据经过验证的数据生成更现实、更准确的生产计划。
3.处理异常机器行为
机器学习可以提醒技术人员和操作人员注意异常行为，并指导他们准确地关注机器的哪些方面。算法会生成该流程或输出异常的置信度，并将当时发生的情况记录在案，同时记录所有生产变量。
机器学习可以让个人了解到机器的行为与正常情况不同，并提供相关原因。更快、更明智的洞察力可降低对生产线长期绩效的可能影响，在问题升级之前将其扼杀在萌芽状态。
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