基于云的人工智能和机器学习

随着人工智能的出现，各行各业都在不断发展。基于云和大数据的人工智能使制造业的机器变得更加智能。作为人工智能的一部分，基于云的机器学习是制造业此类创新的主要驱动力。

制造业中的人工智能需要利用机器学习和自动化来提高效率和准确性。从产品设计、质量控制到后期制作支持，人工智能可以应对制造业的所有挑战。人工智能和机器学习可以提高生产率，加强产品质量检测，减少制造业对环境的影响。虽然人工智能和机器学习可以发挥巨大作用，但员工缺乏专业知识是制造业采用人工智能的主要障碍之一。随着人工智能在制造数据中的应用，公司可以更好地预测和预防机器故障。人工智能还可以预测需求，减少原材料浪费。机器学习技术的进步改善了决策过程。

基于云计算的人工智能制造业解决方案

质量控制

基于云的人工智能可监控生产流程，有助于识别流程中的缺陷和问题。这有助于做出调整，防止出现错误。

提高效率

利用基于云的人工智能，制造商可以通过有效利用材料来提高生产率。这还有助于提高产量和减少浪费。

预测性维护

通过传感器分析数据，基于云的人工智能可以预测设备何时更容易出现故障。这有助于主动维护设备，减少停机时间。

定制

基于云的人工智能可以提供定制产品。制造商可以生产具有精致功能的小批量产品。

劳动力变化

随着基于云的人工智能的引入，工人需要提高操作和维护技术的技能。这可能导致许多现有工作岗位减少。

数据安全

数字技术在制造业中的使用越来越多，引发了人们对数据安全的担忧。企业必须确保敏感信息免受网络威胁。

基于云计算的机器学习制造业解决方案

质量控制和设备整体效能

衡量整体设备效率是制造业的最佳实践。基于云的机器学习在提高设备整体效能方面发挥着至关重要的作用。设备整体效能是评估制造操作的一种衡量标准，在设备计划运行期间，可将其利用率与其全部潜力进行比较。通过集成深度学习神经网络，可以提高衡量性能的指标。

优化半导体制造

利用技术，根本原因分析可通过简化制造工作流程来降低测试成本。采用机器学习技术的制造设备每年的维护费用有望降低。

完善供应链

基于云技术的机器学习通过最大限度地利用库存管理系统和资产管理等物流解决方案，在提高组织价值方面发挥着重要作用。

此外，企业还在想方设法减少浪费，提高生产效率。该行业的发展导致了智能制造的出现。传感器和智能机器人的使用正在为制造业带来巨大的改进和变革。当越来越多的企业采用这些技术时，就能节约成本，增加收益。