机器学习在制造业中具有巨大潜力

我们还越来越可能在工作中遇到它，因为所有类型的企业都在寻找在工业，零售和服务运营中使用它的方法。在本文中，我们将重点介绍AI对制造业的影响。我们还将考虑企业家和工程师将机器学习集成到制造过程中的几种方法，这些应用程序是AI的应用程序，它使机器能够从经验中学习，而无需进行明确的编程。

改善过程迄今为止，制造商已经能够将AI引入其业务的三个方面

操作程序，生产和后期生产，我们将首先研究操作程序，即机器学习可以改善生产过程本身的方式，日本工业机器人和自动化技术制造商是走这条路的公司之一，使用深度强化学习，这是一种机器学习解决方案，可使其机器人快速有效地自学新技能，而无需进行精确而复杂的编程。

1、这些机器人通过拍摄自己的影片并将视频素材加载到深度学习系统中，从而提高了处理困难任务的性能，例如拾取小物体，通常这需要程序员花费大量时间来编写精确而复杂的指令。该系统分析数据以确定哪种方法和哪些动作对成功结果的贡献。反过来，与公司将工作分配给程序员一样，这种分析可以帮助机器更快，更高效地实现更高的性能水平。

2、一旦Fanuc机器人开始练习任务，他说：“ [大约8小时后，它达到了90％精度或更高，几乎与专家对其进行编程一样。” 他补充说，这大大缩短了学习曲线。“它可以在一夜之间发挥作用，”他评论道。“第二天早上，[机器人]调好了。”

3、就Fanuc而言，机器学习使该公司能够生产出能够帮助工厂优化其运行速度，成本和效率的机器人。但这不仅仅是精简。机器学习终可以使制造工厂对不断变化的指令做出快速反应，而不是依靠标准化。

4、它也对工人安全有影响，因为它可以帮助识别导致事故的因素，并制定解决方案以防止事故再次发生。

5、它可以分析录像以确定何时工人不戴安全帽或不遵守其他安全规定。

改善结果机器学习还可以改善生产成果，即提高工厂生产的产品的质量和多功能性

德国企业集团西门子已将人工智能作为其一些性能出色的涡轮机不可或缺的组成部分，特别是韩国和美国的天然气机组，这些涡轮机均配备了GT-ACO（燃气轮机自主控制优化器），这是该公司的学习系统研究团队开发的解决方案，它使用来自多个智能传感器的数据对燃油阀进行精确，快速的调整，GT-ACO用户可以使用虚拟现实的护目镜查看涡轮机的图像，该图像中包含来自传感器的实时数据。

监视燃烧过程变化的能力将有助于购买者减少有害排放并优化燃料消耗

为确保燃气轮机以状态运行，您始终必须寻求一种平衡，以将燃烧动力学，效率损失和排放等多种不良影响保持在尽可能低的水平 ，如果改善一个变量，则会恶化另一个变量，人工智能知道如何找到位置。

在这个位置为客户带来了巨大的好处

即使专家尽了努力优化涡轮的一氧化二氮排放量，我们的AI系统也能够通过额外的方式减少排放量，更重要的是提高质量不仅对大型企业买家而言，机器学习已经使亚马逊和其他大型零售商能够减少向所有客户交付产品所需的时间， 终它还可以使服装和鞋类制造商以与标准生产线上生产的商品相竞争的价格生产定制产品。

增强结果同时人工智能不仅会影响生产和产品它还可以使制造商在销售点以外扩展与客户的关系

康明斯发电公司是一家成功将机器学习纳入其目录的公司，该公司位于印第安纳州，是发电设备的制造商，该设备包括发电机以及主要和备用系统，几年前该公司与Microsoft合作开发了一种远程监视系统，该系统可以从全球康明斯产品中收集数据。微软在2016年报告说。该系统被称为Power Command Cloud，“可连接至全球数百万台康明斯发电机，从而更清晰地了解设备的运行方式，并在准确的时间启用加油和性能维护，以化正常运行时间。

该机器学习解决方案通过监视多个组件

警告用户出现问题并努力程度地减少停机时间和频率，从而帮助康明斯的客户，但这又向前迈进了一步：它还将问题（潜在的和实际的）以及出现的服务要求通知授权的维修技术人员。实际上，它使康明斯设备可以发起自己的服务呼叫，从而简化了维修过程并减少了恢复正常运行所需的时间。

从长远来看机器学习可能会对将其集成到其产品中的制造商产生积极的影响

通过为购买者提供在设备需要维修或修理时访问专家技术人员的简便方法，它就有可能创造新的收入来源，从更一般的角度来看，它为在生产商品或服务的那一刻之外扩大生产者与消费者之间的关系奠定了基础，它为制造商提供了按条款提供产品的理由，使他们能够继续从传感器设备收集信息并在收到后进行分析。

机器学习似乎有可能以积极的方式改变生产者和消费者之间的关系

它可以通过给生产者简化操作的方式来帮助生产者，并且可以以合理的价格提供更好的产品来帮助消费者，此外即使双方签署购买协议并执行交货后，它也可以为双方提供继续合作的理由，它可以为其他改进铺平道路，通过使用机器学习来保持生产者与消费者之间的关系，前者可以将数据（真实的操作数据，在工厂车间而不是在测试设施中收集）馈送到其AI系统中，然后这些系统可以使用数据来更好地了解生产过程并生成新的解决方案。