近年來，制造企業(yè)面臨著一個(gè)日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)：如何在提高效率和降低成本的同時(shí)，保持和提高產(chǎn)品質(zhì)量。在這種情況下，預(yù)測(cè)質(zhì)量分析可以提供幫助。通過預(yù)測(cè)分析質(zhì)量管理，制造商現(xiàn)在可以利用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等前沿技術(shù)，在質(zhì)量問題出現(xiàn)之前得以識(shí)別和避免，這顯著地提高了企業(yè)的生產(chǎn)力和盈利能力。

質(zhì)量控制和預(yù)測(cè)質(zhì)量分析

制造商通常依靠質(zhì)量控制程序來保證他們的產(chǎn)品滿足必要的要求。在生產(chǎn)過程結(jié)束時(shí)，這通常需要檢查產(chǎn)品的樣品，以尋找任何缺陷或不合格。然而，這種策略有一些缺點(diǎn)。對(duì)于初學(xué)者來說，它只用于在問題已經(jīng)發(fā)生后發(fā)現(xiàn)問題，而不是根本防止它們發(fā)生。單獨(dú)檢查每個(gè)產(chǎn)品也很耗時(shí)，容易出現(xiàn)人工錯(cuò)誤，而且價(jià)格昂貴，特別是對(duì)于大型企業(yè)。

另一方面，預(yù)測(cè)性質(zhì)量分析利用數(shù)據(jù)和分析來發(fā)現(xiàn)制造過程中的模式和趨勢(shì)，使制造商能夠在質(zhì)量問題出現(xiàn)之前預(yù)測(cè)和阻止質(zhì)量問題。分析來自多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，包括傳感器讀數(shù)、機(jī)器記錄和質(zhì)量控制檢查，可以用來做到這一點(diǎn)。制造商可以檢測(cè)數(shù)據(jù)中的模式和異常，這些數(shù)據(jù)指向未來的質(zhì)量問題，并通過使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識(shí)別它們，采取預(yù)防措施。

預(yù)測(cè)分析質(zhì)量在制造業(yè)中的好處

在制造業(yè)中使用預(yù)測(cè)分析工具有幾個(gè)重要的優(yōu)勢(shì)，主要是能夠在質(zhì)量問題開始之前識(shí)別和阻止質(zhì)量問題。這樣可以顯著地降低不良品的生產(chǎn)數(shù)量，提高整個(gè)產(chǎn)品線的標(biāo)準(zhǔn)，增加消費(fèi)者的幸福感和忠誠(chéng)度。此外，生產(chǎn)商可以通過在生產(chǎn)過程的早期發(fā)現(xiàn)和解決質(zhì)量問題，避免在返工和報(bào)廢上浪費(fèi)時(shí)間和費(fèi)用。

提高生產(chǎn)效率的能力是制造業(yè)中預(yù)測(cè)質(zhì)量的另一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)。制造商可以通過定位生產(chǎn)過程中的瓶頸和低效率來進(jìn)行更改和改進(jìn)，以提高生產(chǎn)率并節(jié)省成本。此外，企業(yè)可以通過跟蹤總體設(shè)備效率(OEE)等KPI，利用數(shù)據(jù)和分析來提高制造運(yùn)營(yíng)，從而減少停機(jī)時(shí)間，提高整體設(shè)備效率。

在預(yù)測(cè)性質(zhì)量制造中利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的應(yīng)用是預(yù)測(cè)分析質(zhì)量管理的主要促進(jìn)因素之一。隨著這些技術(shù)的使用，隨著時(shí)間的推移，預(yù)測(cè)算法可以處理更多的數(shù)據(jù)，從而變得更加精確和高效。為了進(jìn)一步提高其能力，預(yù)測(cè)性質(zhì)量制造還可以與其他尖端技術(shù)相結(jié)合，例如物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和大數(shù)據(jù)分析。然而，有一件事要記住，數(shù)據(jù)管理(數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備等)是預(yù)測(cè)分析整體有效性和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素。清潔生產(chǎn)數(shù)據(jù)將產(chǎn)生更準(zhǔn)確的模型，這是一場(chǎng)重大戰(zhàn)役。

如今，現(xiàn)代的云計(jì)算人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案可以將工廠車間的專業(yè)人員轉(zhuǎn)變?yōu)楣駭?shù)據(jù)科學(xué)家，通過使用拖放、直觀的用戶體驗(yàn)和專注于解決問題，而不是花費(fèi)時(shí)間學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐的本質(zhì)。憑借深厚的領(lǐng)域知識(shí)，這些公民人工智能制造解決方案不僅可以建立準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來快速預(yù)測(cè)質(zhì)量，還可以隨著時(shí)間的推移監(jiān)測(cè)和自我調(diào)整其性能，因?yàn)樗鼈兊臏?zhǔn)確性會(huì)因生產(chǎn)數(shù)據(jù)的變化而降低。因此，企業(yè)就需要雇傭大批數(shù)據(jù)科學(xué)家來提高制造質(zhì)量。

如果制造商不使用現(xiàn)代的預(yù)測(cè)質(zhì)量人工智能解決方案，而只是使用自己的解決方案，他們必須處理實(shí)施和維護(hù)內(nèi)部預(yù)測(cè)分析質(zhì)量管理系統(tǒng)的成本和復(fù)雜性。這對(duì)制造商來說可能是一項(xiàng)重大投資，需要專門的專業(yè)知識(shí)和資源。此外，企業(yè)需要準(zhǔn)備好管理預(yù)測(cè)分析工具為制造業(yè)生成的大量數(shù)據(jù)，這可能是一項(xiàng)復(fù)雜且耗時(shí)的任務(wù)。

另一方面，現(xiàn)代人工智能驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)分析質(zhì)量管理解決方案對(duì)制造商來說是一個(gè)非常具有成本效益的選擇，因?yàn)樗藢?duì)大量前期投資和專業(yè)知識(shí)的需求。在現(xiàn)收現(xiàn)付的定價(jià)模式下，經(jīng)濟(jì)效果相當(dāng)不錯(cuò)。此外，云計(jì)算解決方案通常由經(jīng)驗(yàn)豐富的提供商提供，他們可以管理數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施，從而減輕制造商的負(fù)擔(dān)。通過公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的方法和針對(duì)非技術(shù)利益相關(guān)者的直觀的點(diǎn)擊界面，它使制造業(yè)中的預(yù)測(cè)分析更容易獲得。換句話說，現(xiàn)代基于人工智能的預(yù)測(cè)解決方案可以提供可擴(kuò)展性、靈活性，并易于與其他技術(shù)集成，例如物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析，使制造商更容易適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

預(yù)測(cè)分析質(zhì)量管理在行動(dòng)：制造用例

當(dāng)制造企業(yè)使用預(yù)測(cè)技術(shù)優(yōu)化其制造流程時(shí)，它會(huì)使用大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析創(chuàng)建制造車間的全面圖景，使企業(yè)能夠做出明智的選擇，防止代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。

通過在質(zhì)量控制中使用數(shù)據(jù)分析，這種過程優(yōu)化可以在許多不同的行業(yè)中實(shí)現(xiàn)，包括：

• 生產(chǎn)食品和飲料(例如，預(yù)測(cè)一批啤酒何時(shí)可以裝瓶)
• 化學(xué)生產(chǎn)(例如，確定化學(xué)反應(yīng)的最佳時(shí)間)
• 汽車生產(chǎn)(例如，確定輪胎需要多長(zhǎng)時(shí)間才能達(dá)到最佳性能)
• 飛機(jī)生產(chǎn)(例如，預(yù)測(cè)飛機(jī)何時(shí)準(zhǔn)備起飛)，機(jī)器人和自動(dòng)化生產(chǎn)商(例如，確定更換裝配線上磨損部件的最佳時(shí)間)
• 各種生產(chǎn)者(例如，預(yù)測(cè)機(jī)器何時(shí)需要維護(hù))

以下以汽車行業(yè)為例，許多汽車制造商正在集成傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以跟蹤和預(yù)測(cè)其裝配線上機(jī)械的性能。制造商可以通過檢查來自機(jī)械的傳感器數(shù)據(jù)，例如溫度、振動(dòng)和噪聲水平，來發(fā)現(xiàn)指向可能問題的模式和異常。例如，具有奇怪振動(dòng)模式的機(jī)器可能有軸承問題，可以在故障發(fā)生之前修復(fù)。制造商可以提高其裝配線設(shè)備的可靠性和效率，通過采用預(yù)測(cè)質(zhì)量來盡早發(fā)現(xiàn)和解決可能的問題，從而提高產(chǎn)量和降低成本。

除了幫助預(yù)防食品和飲料行業(yè)的食品安全問題之外，預(yù)測(cè)分析質(zhì)量管理還有助于降低食品召回和法律訴訟的可能性。通過利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢查傳感器數(shù)據(jù)，制造商可以發(fā)現(xiàn)溫度、pH值和其他參數(shù)的趨勢(shì)和異常，這些參數(shù)可能指向潛在的損壞或污染。制造商可以發(fā)現(xiàn)不合格的趨勢(shì)和模式，并通過評(píng)估質(zhì)量控制檢查的數(shù)據(jù)采取預(yù)防措施來解決這些問題。這一積極主動(dòng)的策略有助于提高食品的總體標(biāo)準(zhǔn)和安全性，同時(shí)降低食品召回和法律行動(dòng)的可能性。

結(jié)論

總而言之，制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和運(yùn)營(yíng)技術(shù)專業(yè)人士應(yīng)該越來越多地利用現(xiàn)代基于云計(jì)算、人工智能的質(zhì)量分析管理解決方案，在提高產(chǎn)品質(zhì)量的同時(shí)提高生產(chǎn)率和降低成本。預(yù)計(jì)未來幾年這一領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)大量創(chuàng)新，通過成為預(yù)測(cè)分析解決方案的早期采用者，制造企業(yè)將在人工智能的發(fā)展中更具競(jìng)爭(zhēng)力，這是一個(gè)明智的商業(yè)決策。