人工智能的这些功能使制造商和其他用户能够提高运营效率和生产力。
人工智能 （AI） 可以使某些制造过程受益。 在决定如何在工厂车间部署 AI 技术时，重要的是从最终目标开始，然后利用该技术来帮助实现它，例如工厂生产线优化、性能维护、异常检测、库存管理和瓶颈预防，仅举几例。
根据最终目标，您可以通过收集和组织数据、选择要使用的 AI 模型类型、训练模型、确定模型的性能是否足以实现最终目标，最后将其部署到生产中来创建 AI 模型生命周期。
此外，要从 AI 中提取价值，重要的是要确保模型正常工作并按照我们需要的制造速度进行扩展。 通过不断学习和改进，这些计划可以帮助我们显着提高工作的质量和效率，并帮助我们做出更明智的数据驱动决策。
AI 可以帮助提高效率、质量和生产力，仅举我之前列出的一些用例。
在维护方面，人工智能解决方案可以帮助收集、分析和检测车间的机器问题，以免它们发生。 借助互联机器提供的大量上游数据，人工智能模型能够在不良事件发生之前做出不利事件，使制造商能够防止潜在的故障并避免停机。
在异常检测方面，制造商可以通过检测产品缺陷和异常来训练用于质量控制的 AI 模型，从而减少人工检查的需要并提高产品的一致性和质量。 异常检测也可以应用于流程层面：人工智能模型可以利用来自制造执行系统 （MES）、机器和操作员的大量数据来检测整个流程中的异常，从而避免任何可能的停机时间。
除了运营之外，人工智能在制造业中的另一个有效用途是审查合同。 人工智能语言模型可以审查合同、审查“红线”、总结和检测关键点，大大缩短合同的整体处理时间。
总体而言，人工智能的使用可以帮助企业各个层面的人员实时做出数据驱动的明智决策，从而节省大量成本并提高效率。
同时，人工智能还可以帮助检测生产过程中的异常情况，在确保质量的同时减少人工检查的需要。
在特定的生产线上，我们有两个几乎相同的电容器。 这两个元件之间的唯一区别是阀门。 这种细微的区别是人眼难以分辨的异常，一旦用错了电容，产品将无法正常工作。
通过使用可视化数据和人工智能模型，我们的先进制造技术可以查看操作员是否将组件放置在正确的位置，并提供反馈以实时解决出现的任何问题。 这不仅提高了性能和产量，而且还使我们能够在将零件发送到生产线进行进一步步骤之前识别关键问题，从而减少废品的机会。
分析了每个测试步骤的历史数据，并使用 AI ML（机器学习）分类模型制定了以最有效和最可靠的方式重新排序优先级的新计划。 这样一来，总测试时间减少了 30%，如果发生故障，测试时间也减少了 50%。
通过提供这些见解和优化，我们加深了与客户的关系，而客户又将产品和测试设计优化集成到他们的下一代产品中。
将 AI 与其他行业相结合 40 技术相结合，有助于打造更高效、更高效的智能工厂。