制造业中的机器学习:优势与挑战

作者 : IT 大叔 本文共2264个字,预计阅读时间需要6分钟 发布时间: 2020-09-3

机器学习(ML)是一项快速发展的技术,几乎影响到企业的各个方面。它使计算机能够基于历史数据和实时数据的分析,“思考”并学习人类,并将其结论和未来的预测作为基础。可以从制造中的机器学习应用程序中特别受益的行业之一。

2025年,全球制造业ML的市场规模有望达到160亿美元。制造公司在机器学习解决方案等方面进行投资,以使流程自动化并降低运营成本。

让我们仔细看看一些机器学习应用程序。

目录

机器学习在制造业中的应用

一般程序

为了真正改变您的制造业务,您需要处理整个周期的日常流程。机器学习工具能够深入分析数据并确定需要改进的不同领域。

现在,企业领导者对物流效率,供应链管理以及有关当前库存和资产水平的复杂信息有了深入的了解。只有对这些问题有完整的概述,制造公司才能打开新的机会,制定有效的商业策略,并投资于最有价值的开发过程。

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产品开发

产品开发阶段可以极大地受益于机器学习解决方案。为了计划新产品的引入和现有产品的改进,需要考虑大量信息。

机器学习技术在收集和分析客户数据方面是不可替代的。它使公司可以评估需求水平,考虑所有消费者需求并发现新兴趋势。

得益于所获得的见识,现有产品和未来项目都可以完全满足客户的需求。此外,新信息使企业领导者能够有效地计划生产流程并避免不良风险。

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制造业中的机器学习-质量

对于任何希望增加收入的公司而言,最终产品的质量至关重要。机器学习技术可以大大改善这一点。怎么样?

首先,通过识别产品和包装中的异常情况。对制成品进行深入的检查,以找出已淘汰且从未投放市场的次品。

其次,可以通过机器学习应用程序来提高制造过程的质量。公司现在可以对生产中使用的设备的可用性和性能进行全面分析。

基于获得的信息,可以实施预测性维护。专家可以估计给定设备的最佳时间,以最大程度地减少停机时间并延长其使用寿命。进行这些更改后,公司可能会降低成本。

安全

如今,安全威胁比以往更加真实。我们通过各种移动设备和应用程序共享大量数据。制造公司也使用这些技术,这就是为什么他们必须投资于可靠的安全系统。

机器学习提供了一个独特的解决方案–零信任安全(ZTS)框架。它使公司能够控制和限制对机密信息的数字访问。

ML模型可用于观察和分析获得特别是有价值的信息的访问权的个人用户的活动。企业领导者可以获得有关哪些应用程序允许访问并连接到数据库的答案。

此外,机器学习软件可以检测异常并自动将警报发送给特定员工。

零信任框架的使用对于大多数制造公司来说仍然是新事物,但是在未来几年中,它肯定会越来越流行。

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机械人

制造业中最令人兴奋的潜在机器学习解决方案之一可能是机器人。由人工智能驱动的机器可以接管那些既费时又对人类有害的日常任务。

机器人发展迅速,能够执行越来越复杂的任务。制造很快就会忘记简单装配线的时代,而将其替换为能够自动执行复杂过程的AI机器人。制造公司可以加快和加快生产,同时降低人员成本。

几年后,机器人将成为员工的合作伙伴,他们将能够在复杂的任务上进行协作。该机器学习解决方案将提高生产率并减少人为错误。

制造业中的机器学习–市场适应

企业领导者需要制定与当前市场趋势相匹配的有效策略。为了为公司的未来设计复杂的计划,管理人员需要可靠的预测。

基于AI技术的机器学习模型可以分析大量数据,结合消费者行为,政治状况,经济状况等各种因素,并为未来提供准确的预测。该解决方案可以为您的公司带来竞争优势并改善您的业务成果。

此外,机器学习算法可以计算所需的库存数量,人员和物料供应。由于数字基于AI预测,因此新的计算为公司节省了很多钱。

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设备故障

每个公司都尽一切努力使硬件故障导致的停机时间最小化。专家试图确定何时应进行设备维护以防止重大故障。

机器学习算法可以更快更好地完成这项工作。通过分析多个数据源,机器学习程序可以预测和计划最佳维修时间。立即发现错误,并立即通知相关员工。

通过分析历史数据,机器学习模型可以识别硬件故障模式并确定何时进行定期维护。

供应链

可靠的供应链对于制造业中的任何公司都是必不可少的。有许多因素可以改变,因此产生额外的成本。制造商可以预期设备损坏,运输错误,燃油价格变化以及意外的天气状况等。

机器学习算法分析上述每个因素并优化这些要素,从而创建有效的供应链。ML模型将回答一些问题,例如需要多少额外的时间运送以及应该运送到哪里。分析所有可能的情况,以便业务主管可以做出最佳决策。

生产率的提高直接转化为产量的增加,这通常会导致收入的增加。投资机器学习解决方案对于成功运营制造业至关重要。

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库存

尽管供应链优化是一个热门话题,但对库存优化的关注却较少。存储成本巨大,通常约为生产成本的25%。这就是为什么库存优化如此重要的原因。

机器学习算法是从经济角度计算最佳决策的专家。ML软件可以在任何给定时间评估对公司更有利的方面–出售或持有库存,以及增加或减少产量。所有这些都考虑到了当前的市场价格,生产能力和存储成本。

在考虑所有可用因素时,机器学习模型已经超出了人类判断情况的能力。由于每天收集的数据量很大,分析师将不得不花费太多时间进行计算以及时响应市场需求。

制造业中的机器学习:结论

制造业中的机器学习为最常见的问题提供了许多解决方案。企业可以改善其制造流程并降低相关成本。

从事制造业的公司应遵守最新的解决方案,并在机器学习技术上进行投资,因为这将大大降低其成本并可能增加收入。

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