人工智能助力制造业数字转型。

为了实现卓越的经营，提高关键绩效指标，一些资产密集型组织现在正在实施数字化转型。(KPI)并在生产和支持过程中解决具体问题。

基于人工智能的预测模型是一个非常有用的工具，可以部署在复杂的生产环境中。与一些常用的分析工具相比，预测模型更容易放大不同参数之间的相关性，在生成大量结构化或非结构化数据的复杂生产环境中。

人工智能的应用正在稳步增长。即到2026年，全球2000强组织将使用人工智能为基于风险的运营决策提供指导和意见。目前，这个数字还不到5%。大多数典型的人工智能用例都使用嵌入计划和调度工具中的认知人工智能，它也用于质量和维护预测模型。

利用人工智能发动机的解决方案，可以提供即时价值和合理的投资回报，这些发动机可以识别图像和声音，以及振动、温度和过程中的价值。目前，人们已经在试点或独立实施方案中看到了这样的用例。

标准人工智能驱动的定制解决方案。

从可扩展性的角度来看，生产领域使用人工智能的主要数字项目团队有两个。每个项目都带来许多价值。然而，它们提供了不同的时间尺度和时间精度。

定制解决方案是基于复杂学习过程的人工智能驱动解决方案是高度定制的。图像识别可以通过神经网络和深度学习来进行，也可以通过监督学习来建立预测模型。

即便在高度定制的模型中，问题的根源也可能很难找到。为解决这些问题，分析师和材料工程师必须使用智能解决方案来显示问题发生的时间、方法和原因。为了找到任何有意义的模式，我们决定对深度学习算法进行评估，

基于现代技术的数字、硬件工具和解决方案可以由工程师、开发人员和数据分析师使用。但在很多情况下，使用这些工具和解决方案是不够的。生产环境可能会有很大的不同。

为了提高输出质量和模型的最终精度，这不是简单地捕捉正确的参数和信号的问题，它的工作条件也可能不同。不同的维修、调整和操作生产设备的方法可能会严重影响模型输出的质量。追求更高质量的过程可能是曲折而艰难的。

标准化解决方案是基于图像识别原理的精细化、高度可扩展的解决方案。最终输出的准确性很大程度上取决于异常样本的数量，因为样本越多，模型就越准确。

在能否有效利用这一解决方案中，尺寸和表面完整性起着重要作用。越小越简单，控制输出越有效。使用人工智能跟踪和分析每个组装步骤(包括周期分析)的解决方案似乎具有很大的发展前景。这种解决方案可以识别异常生产和瓶颈，从而提高较高的生产效率。

它们也可以显著加快发现质量问题的速度，在某些情况下，发现时间可以缩短到几分钟。标准化解决方案很容易实现1～两年的投资回报目标。它的时间尺度和时间精度可能只有几天甚至几个小时。

别浪费时间，从现在开始。

由于人工智能并非解决所有问题的灵丹妙药，因此组织应对在生产、质量控制和维护中使用人工智能有更现实的期望。

然而，人工智能可以提供大量的用例。组织的重点应该是人工智能驱动的解决方案能够实现的目标，以及能够在这些解决方案中投入多少精力和成本。

在很多情况下，效益不仅是提高可持续性和质量、解决生产过程中的问题和提高客户满意度的明显关键绩效指标(如生产线可用性或整体设备效率)。

为了充分发挥数据的力量，人工智能驱动的模型必须与企业的系统(如制造执行系统、企业资源规划和高级分析工具)集成。数据可以根据具体情况在多个领域进行分析。不同的分析解决方案可以结合起来获得意想不到的效果。

回顾过去，我们浪费了大量的时间来采用一些试点项目。我们应该更早地开始，更积极地从所有可用的相关资源中收集数据。我们在服务器、数据库和流程方面面临许多挑战，但显然，我们已经开展了协调和一致的工作，以快速有效地满足业务需求。

标签：人工智能,智能制造,数字化转型,AI人工智能