五種機器學習是革命性製造

基本要點：通過從車間到業務和執行手中的生產過程中提供更大的預測精度，製造商正在獲得更大的客戶信任和銷售，同時降低成本和浪費時間。

推動更好的決策

預測影響每個生產階段的決策的結果是製造商面臨的挑戰之一。許多現有的分析應用程序和技術首先在數據中找到因果關係，數據中缺少模式，從而提供製造商需要的更大的預測性認識。機器學習應用程序旨在根據大規模數據集中發現的預測模式來優化決策和結果。機器學習不是尋找因果關係，而是尋求更好的數據預測準確性，在此過程中提供更好的決策。機器學習的優勢非常適合製造商面臨的挑戰。

機器學習演算法本質上是迭代的，不斷學習和尋求給定查詢或決策的最優結果。每次達到對於給定的數據集和查詢都不太理想的結果，該演算法再次尋求找到最好的結果。這些迭代通常以毫秒為單位，簡化了大規模數據集中的複雜模式，並提供了之前不可用的洞察。

革命性的製造可擴展性

製造分析和智力正在推動全球製造業的革命。任何給定製造商以更高的準確性和最快速度進行規模化運作的能力直接反映了他們的分析，製造智能和預測見解的有效性。機器學習通過提供預測性洞察力，為整個製造業提供更快的速度，簡便性和規模，從而打破了將車間和業務系統分開的系統障礙。機器學習和製造智能正在為統一製造業IT環境創造一個全新的平台，為客戶提供卓越的成果，同時降低成本和浪費時間。

機器學習是革命性製造的五種方式包括：

（1）通過更有效地利用預測見解，分析和製造智能，從機房和車間層到頂層創建更智能的工廠。

許多製造商正在與客戶保持同步，沒有人能夠錯過產品世代。每個製造商現在也是全球競爭對手。在不斷的壓力下，以更高的準確性，清晰度和更高的速度為客戶提供可靠性，製造商正在尋求機器學習，了解如何更好地管理製造的各個方面。第四次工業革命正在進行中，可能提供一個框架來簡化製造業，並成為全球生產語言。下圖提供了一個概述：

（2）提高供應商質量水平，生產成本和質量成本的預測準確度及其對全公司財務績效的影響。

供應鏈是任何製造商依靠一貫提供高質量產品的最重要的系列和工藝系列之一。使用機器學習選擇最佳系列供應商並安排最佳系列機器和機組構建高度定製的噴氣機可以顯著提高產量。隨著機器學習擅長分析過程的元數據，捕獲噴氣翼機靜電和電磁特性的數據可以提供關於噴氣翼產量的實時反饋。此測試的示例如下所示。一旦這些數據被捕獲並集成回到供應商質量管理系統中，則將比較一系列供應商與另一系列供應商的成本。機器學習簡化了整個工作流程，從而以更低的成本實現了更全面的企業級質量管理。

（3）利用機器學習的迭代演算法來測量和持續改進設備，產品線和設備的有效性。

製造業中最常用的指標之一是設備總效率（OEE）。機器學習演算法和其上構建的應用程序是改進OEE的理想選擇，因為它們可以迭代地尋求基於集成感測器數據來優化設備正常運行時間預測。隨著工業物聯網（IIoT）感測器在製造設備中的普及，機器學習的貢獻分析數據和提供相應的指導意見將會增加。塔塔諮詢服務公司發現，使用這些技術，OEE可以從65％提高到85％。下圖顯示了機器學習對增加OEE工廠的貢獻，這對更高的盈利能力有直接的影響。

（4）超越傳統製造執行系統（MES）的制約，並通過機器製造智能在車間和頂層之間創造更大的一致性。

以工廠為中心的MES系統非常適合管理生產操作，包括機器和團隊調度。然而，這些系統缺乏必要的預測性認識，可以優化運行多站點製造操作的最具挑戰性的決策。使用機器學習與企業製造運營管理系統優化多個操作的生產計劃，包括實時供應商編排有可能減少生產計劃的日期，大大降低運營成本。

（5）通過使用機器學習更有效地分析銷售和生產數據，從而在定價，生產，銷售和服務預測方面獲得更高的準確性。

商品化行業的製造商通常認為降價將會增加需求，因為許多人認為需求仍然是彈性的或僅受價格影響。機器學習使製造商能夠看到其產品和服務的需求曲線，許多人發現價格下降對銷售產生了相反的影響。一家運營機器學習演算法的製造商，旨在預測總體市場需求，告訴我，服務價格上漲導致更多的銷售。他解釋說，他們的機器學習應用程序發現整體需求是平坦的，價格下降對銷售更多沒有影響。提高價格和增加服務帶來更多的銷售和利潤。

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