一、用于缺陷檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)

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在制造中，生產(chǎn)線中的缺陷檢測(cè)過程變得越來越智能。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以識(shí)別諸如刮擦，裂紋，泄漏等表面缺陷。

通過應(yīng)用圖像分類，對(duì)象檢測(cè)和實(shí)例分割算法，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以訓(xùn)練視覺檢查系統(tǒng)來來進(jìn)行給定任務(wù)的缺陷檢測(cè)。結(jié)合了高光學(xué)分辨率相機(jī)和GPU，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的檢測(cè)系統(tǒng)將比傳統(tǒng)機(jī)器視覺具有更好的感知能力。

二、通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)

與其在發(fā)生故障時(shí)進(jìn)行修復(fù)或安排設(shè)備檢查，不如在發(fā)生問題之前進(jìn)行預(yù)測(cè)。

通過利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以微調(diào)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)以分析故障模式并預(yù)測(cè)可能的問題。——當(dāng)傳感器跟蹤諸如濕度，溫度或密度之類的參數(shù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)將通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行收集和處理。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)性維護(hù)所帶來的主要好處是準(zhǔn)確性和及時(shí)性。通過揭示生產(chǎn)設(shè)備中的異常，分析其性質(zhì)和頻率，可以在故障發(fā)生之前優(yōu)化性能。

三、人工智能將打造數(shù)字雙胞胎

數(shù)字孿生是物理生產(chǎn)系統(tǒng)的虛擬副本。在制造領(lǐng)域，存在著由特定機(jī)械資產(chǎn)，整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)或特定系統(tǒng)組件組成的數(shù)字雙胞胎。數(shù)字雙胞胎的最常見用途是生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)診斷和評(píng)估，產(chǎn)品性能的預(yù)測(cè)和可視化等。

為了教數(shù)字孿生模型了解如何優(yōu)化物理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)科學(xué)工程師使用了監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過處理從連續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)控中收集的歷史數(shù)據(jù)和未標(biāo)記數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以查找行為模式并查找異常。這些算法有助于優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，質(zhì)量改進(jìn)和維護(hù)。

此外，利用NLP技術(shù)可以處理來自研究，行業(yè)報(bào)告，社交網(wǎng)絡(luò)和大眾媒體的外部數(shù)據(jù)。它不僅增強(qiáng)了數(shù)字雙胞胎的功能，不僅可以設(shè)計(jì)未來的產(chǎn)品，還可以模擬其性能。

四、智能制造的生成設(shè)計(jì)

生成設(shè)計(jì)的思想是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的給定產(chǎn)品的所有可能設(shè)計(jì)選項(xiàng)的生成。通過在生成的設(shè)計(jì)軟件中選擇重量，尺寸，材料，操作和制造條件等參數(shù)，工程師可以生成許多設(shè)計(jì)解決方案。然后，他們可以為將來的產(chǎn)品選擇最合適的設(shè)計(jì)并將其投入生產(chǎn)。

五、基于ML的能耗預(yù)測(cè)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的增長(zhǎng)不僅使大多數(shù)生產(chǎn)過程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，而且使他們節(jié)儉。通過收集有關(guān)溫度，濕度，照明使用和設(shè)施活動(dòng)水平的歷史數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)能耗。那時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能承擔(dān)了大部分實(shí)施任務(wù)。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行能源消耗管理的想法是檢測(cè)模式和趨勢(shì)。通過處理過去消耗能源的歷史數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測(cè)未來的能源消耗。

六、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知供應(yīng)鏈

當(dāng)意識(shí)到數(shù)據(jù)量與物聯(lián)網(wǎng)一起增長(zhǎng)的速度時(shí)，很明顯，智能供應(yīng)鏈只是選擇正確解決方案的問題。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)不僅使供應(yīng)鏈管理自動(dòng)化，而且使認(rèn)知管理成為可能。基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)可以自動(dòng)分析諸如物料庫(kù)存，入站裝運(yùn)，在制品，市場(chǎng)趨勢(shì)，消費(fèi)者情緒和天氣預(yù)報(bào)等數(shù)據(jù)。因此，他們能夠定義最佳解決方案并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

有研究稱，預(yù)計(jì)到2035年，制造業(yè)因人工智能的應(yīng)用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有產(chǎn)業(yè)部門中提高幅度最大的，可見人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用變得舉足輕重。而這六大人工智能應(yīng)用將改變制造業(yè)!