隨著社會的不斷發展和進步，人工智能在我們的日常生活中獲得了更多的展示，尤其是在制造業，人工智能更是體現的淋漓盡致。那么制造商如何將人工智能應用于行業？在本文中，您將發現機器學習和深度學習在工業流程優化中的五個應用實例，即：人工智能驅動的設備故障預防、深度學習驅動的質量控制、深度學習驅動的產品設計、智能能源消耗和供應鏈管理。

　　1.人工智能驅動的設備故障預防

成功的制造商可以在設備出現故障之前防止它們出現故障。機器學習方法不是依靠常規檢查，而是使用時間序列數據來檢測故障模式并預測未來的問題。

設備故障可能由多種因素引起。由于數據是由傳感器收集并使用ML算法(例如回歸模型，分類模型或異常檢測模型，有時甚至是外部數據源)進行處理的，因此可以預測導致設備故障的確切原因。

當發現異常時，可以優化制造過程的性能。異常的性質和頻率可以確定故障事件。

　　2.深度學習驅動的質量控制

自動化缺陷檢測過程意味著基于機器視覺的質量控制系統可以識別諸如劃痕，泄漏和其他不良問題之類的缺陷。

深度學習方法允許創建比基于機器視覺的系統更好地感知的系統。通過將高分辨率相機和GPU與圖像分類，對象檢測和實例分割算法集成在一起，數據工程師可以創建一個精確的AI檢查系統來檢測制造缺陷。

　　3.深度學習驅動的產品設計

生成設計是一個基于深度學習的過程，其中所有可能的設計選項都由深度學習模型創建，以便生成新產品。數據科學工程師將重量，尺寸和材料選擇以及操作和制造條件視為模型創建新設計解決方案的基礎。生成后，將選擇最合適的設計并投入生產。

生成設計軟件的基礎是GANs網絡。該技術使用兩個網絡。一個網絡區分，另一個網絡生成。雖然生成器網絡提供了新的產品設計，但鑒別器網絡對哪些產品是真實的以及哪些產品進行了分類。

　　4.智能能源消耗

能源部門可以使用AI進行功耗預測和優化。

機器學習模型旨在檢測模式和趨勢，它通過處理和分析歷史數據來預測未來的能源消耗。在這種情況下，機器學習模型依賴于借助自動回歸模型和深度神經網絡確定的順序數據測量。這種機器學習方法可以更好地了解設施中的能源消耗情況，并以數據驅動的方式優化制造過程。

　　5.供應鏈管理

基于ML的供應鏈管理軟件使用深度神經網絡來分析諸如物料庫存，入站裝運和在制品以及數據，市場趨勢，消費者情緒和天氣預報等數據。

通過利用可能包括時間序列分析，功能工程和NLP技術的需求預測方法，可以分析客戶行為模式和趨勢。因此，有了數據驅動的預測，制造商可以在物流流程優化方面做出基于AI的決策。

通過應用機器學習和深度學習算法，還可以優化物流路線。評估運輸和可交付物，并確定它們對性能的影響，使基于ML的模型可以找到規劃物流路線的最佳解決方案。

運輸公司還利用機器學習來優化其性能。例如，通過利用鐵路道岔的數據，鐵路運營商可以預測故障并減少延誤。

基于人工智能的軟件解決方案已應用于許多現實世界的制造問題。并非所有的AI和ML技術都能立即取得成功，但是憑借創新資產和數據科學工程師的專業知識，該技術可以解決制造業中的許多問題。更多關于人工智能應用的信息，請繼續關注中培偉業。