人工智慧的這些功能使製造商和其他使用者能夠提高運營效率和生產力。
人工智慧 （AI） 可以使某些製造過程受益。 在決定如何在工廠車間部署 AI 技術時，重要的是從最終目標開始，然後利用該技術來幫助實現它，例如工廠生產線優化、效能維護、異常檢測、庫存管理和瓶頸預防，僅舉幾例。
根據最終目標，您可以通過收集和組織資料、選擇要使用的 AI 模型型別、訓練模型、確定模型的效能是否足以實現最終目標，最後將其部署到生產中來建立 AI 模型生命週期。
此外，要從 AI 中提取價值，重要的是要確保模型正常工作並按照我們需要的製造速度進行擴充套件。 通過不斷學習和改進，這些計畫可以幫助我們顯著提高工作的質量和效率，並幫助我們做出更明智的資料驅動決策。
AI 可以幫助提高效率、質量和生產力，僅舉我之前列出的一些用例。
在維護方面，人工智慧解決方案可以幫助收集、分析和檢測車間的機器問題，以免它們發生。 借助互聯機器提供的大量上游資料，人工智慧模型能夠在不良事件發生之前做出不利事件，使製造商能夠防止潛在的故障並避免停機。
在異常檢測方面，製造商可以通過檢測產品缺陷和異常來訓練用於質量控制的 AI 模型，從而減少人工檢查的需要並提高產品的一致性和質量。 異常檢測也可以應用於流程層面：人工智慧模型可以利用來自製造執行系統 （MES）、機器和操作員的大量資料來檢測整個流程中的異常，從而避免任何可能的停機時間。
除了運營之外，人工智慧在製造業中的另乙個有效用途是審查合同。 人工智慧語言模型可以審查合同、審查“紅線”、總結和檢測關鍵點，大大縮短合同的整體處理時間。
總體而言，人工智慧的使用可以幫助企業各個層面的人員實時做出資料驅動的明智決策，從而節省大量成本並提高效率。
同時，人工智慧還可以幫助檢測生產過程中的異常情況，在確保質量的同時減少人工檢查的需要。
在特定的生產線上，我們有兩個幾乎相同的電容器。 這兩個元件之間的唯一區別是閥門。 這種細微的區別是人眼難以分辨的異常，一旦用錯了電容，產品將無法正常工作。
通過使用視覺化資料和人工智慧模型，我們的先進製造技術可以檢視操作員是否將元件放置在正確的位置，並提供反饋以實時解決出現的任何問題。 這不僅提高了效能和產量，而且還使我們能夠在將零件傳送到生產線進行進一步步驟之前識別關鍵問題，從而減少廢品的機會。
分析了每個測試步驟的歷史資料，並使用 AI ML（機器學習）分類模型制定了以最有效和最可靠的方式重新排序優先順序的新計畫。 這樣一來，總測試時間減少了 30%，如果發生故障，測試時間也減少了 50%。
通過提供這些見解和優化，我們加深了與客戶的關係，而客戶又將產品和測試設計優化整合到他們的下一代產品中。
將 AI 與其他行業相結合 40 技術相結合，有助於打造更高效、更高效的智慧型工廠。