AI/ML 如何改善制造运营？

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AI/ML 如何改善制造运营？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-06

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术在实施以支持物联网战略并通过证明潜在价值的战略实验进行验证时可以提供帮助
制造商应采用全面的机器学习和分析方法，将设备、系统和人员集成到一个高度协作的环境中，该环境可快速适应不断变化的运营需求，并且其运行规模远大于简单的物联网应用，以下是制造组织可以利用预测性维护来识别潜在问题、减少意外停机的发生和长度以及从资产和预算中获得价值的几种方法。

与平台集成以监控机器运行状况和性能
企业可以将预测性维护模型集成到其制造系统中，以主动监控资产健康状况并在维护周期发送警报，例如工人在机器上安装传感器并将它们连接到平台，传感器实时将机械健康数据发送到平台并观察操作模式，平台远程监控机器的健康状况——监控异常或偏差，当条件超过机器学习阈值时，工厂人员会通过电子邮件/短信自动收到通知，这使企业能够对未知事件做出快速反应，从而改善整体运营，通过了解机器的健康状况，资产所有者可以在问题变得关键之前采取行动。

使用机器学习根据产品、操作员和环境条件优化生产运行
通常被称为“黄金运行”，人员可以使用 ML 技术来评估成百上千个单独的产品运行，以确定能够产生吞吐量的工艺参数设置，这为操作员提供了基于当前条件的理想设置，以限度地提高产量，然后更进一步，可以实施人工智能和模型预测控制技术来自动设置适当的机器参数，使操作员能够专注于更紧迫的需求，以保持生产线的运行。

联合其他工厂系统以实现端到端解决方案

端到端自动化可全面提高劳动生产率，并帮助工厂以维护成本运行，例如与计算机化维护管理系统集成的预测模型可以根据生产计划、资源可用性和机器健康状况触发自动化工单——真正的端到端解决方案，工厂管理通过生产计划、资产生命周期成本计算、提高吞吐量和资源分配优化来获得价值，总之将 ML 功能实施到其数字化转型战略中的公司可以限度地减少停机时间和生产损失，同时提高商品质量，通过自动化重要但劳动密集型的任务，例如安排工作订单、预测和订购新零件，制造商可以通过减少人为错误来提高效率和产量。

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