機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的制造業(yè)收益

機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的制造業(yè)收益

借助機(jī)器學(xué)習(xí)，可以將半導(dǎo)體制造良率提高30％，降低廢品率，并優(yōu)化晶圓廠的運(yùn)營。借助機(jī)器學(xué)習(xí)，可以將供應(yīng)鏈預(yù)測錯(cuò)誤減少50％，將銷售損失減少65％，同時(shí)提高產(chǎn)品的可用性。使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行自動(dòng)化質(zhì)量測試可以將缺陷檢測率提高到90％。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法，APP和平臺(tái)正在幫助制造商找到新的業(yè)務(wù)模型，微調(diào)產(chǎn)品質(zhì)量，并優(yōu)化生產(chǎn)操作以達(dá)到車間水平。

制造商最關(guān)心的是尋找新的增長方式，卓越的產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)仍然能夠在短時(shí)間內(nèi)縮短客戶的交貨時(shí)間。新的業(yè)務(wù)模型經(jīng)常帶來新產(chǎn)品線的矛盾，這些新產(chǎn)品線總是需要改善縮短客戶交付時(shí)間的需求，從而使現(xiàn)有的ERP，CRM和PLM系統(tǒng)變得緊張。如今，新產(chǎn)品正在制造業(yè)中大量使用，交貨窗口也在不斷收緊。制造商正在轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)來改善其運(yùn)營的端到端性能，并找到針對這種悖論的基于性能的解決方案。

機(jī)器學(xué)習(xí)在2020年改變制造業(yè)的十種方式包括：

通過機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)將半導(dǎo)體制造良率提高30％，降低廢品率，并優(yōu)化晶圓廠運(yùn)營。?機(jī)器學(xué)習(xí)將改善半導(dǎo)體制造的三個(gè)主要領(lǐng)域，這將使半導(dǎo)體制造中的產(chǎn)量下降最多降低30％，基于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的根本原因分析降低報(bào)廢率，并使用AI優(yōu)化降低測試成本。研究還發(fā)現(xiàn)，人工智能對工業(yè)設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)將使年度維護(hù)成本減少10％，停機(jī)時(shí)間減少20％，檢查成本減少25％。

資產(chǎn)管理，供應(yīng)鏈管理和庫存管理是當(dāng)今制造業(yè)中人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)采用最熱門的領(lǐng)域。?最新研究發(fā)現(xiàn)，制造商正在評估結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)如何提高資產(chǎn)跟蹤準(zhǔn)確性，供應(yīng)鏈可見性和庫存優(yōu)化。

專家預(yù)測，制造商采用機(jī)器學(xué)習(xí)和分析技術(shù)以改善預(yù)測性維護(hù)的能力在未來五年將增長38％。?分析和MI驅(qū)動(dòng)的過程和質(zhì)量優(yōu)化預(yù)計(jì)將增長35％，過程可視化和自動(dòng)化將增長34％。專家認(rèn)為，分析，API和大數(shù)據(jù)的集成將在未來五年內(nèi)為互聯(lián)工廠帶來31％的增長率。

專家預(yù)測，機(jī)器學(xué)習(xí)將以更好的產(chǎn)品可用性將供應(yīng)鏈預(yù)測錯(cuò)誤減少50％，并將銷售損失減少65％。?供應(yīng)鏈?zhǔn)侨魏沃圃鞓I(yè)的命脈。預(yù)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)將使與運(yùn)輸和倉儲(chǔ)以及供應(yīng)鏈管理相關(guān)的成本分別降低5％至10％和25％至40％。由于機(jī)器學(xué)習(xí)，總體庫存減少了20％到50％。

通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確性，以減少能源成本和負(fù)面的價(jià)格波動(dòng)，還可以發(fā)現(xiàn)價(jià)格彈性和價(jià)格敏感性。中國正在將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法集成到采購，戰(zhàn)略采購和成本管理中。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)進(jìn)行庫存優(yōu)化可將服務(wù)水平提高16％，同時(shí)將庫存周轉(zhuǎn)率提高25％。?借助AI和基于機(jī)器學(xué)習(xí)約束的算法和建模，可以考慮影響需求和客戶交付時(shí)間的外部獨(dú)立變量，從而在所有分銷地點(diǎn)擴(kuò)展庫存優(yōu)化。

將實(shí)時(shí)監(jiān)控和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合可優(yōu)化車間操作，從而洞悉機(jī)器級負(fù)載和生產(chǎn)進(jìn)度性能。?實(shí)時(shí)了解每臺(tái)機(jī)器的負(fù)載水平如何影響整體生產(chǎn)進(jìn)度性能，可以更好地管理每個(gè)生產(chǎn)運(yùn)行的決策。現(xiàn)在，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法為給定的生產(chǎn)運(yùn)行優(yōu)化最佳的機(jī)器組。

提高在多個(gè)制造方案中檢測性能下降成本的準(zhǔn)確性，可將成本降低50％或更多。?使用實(shí)時(shí)監(jiān)控技術(shù)來創(chuàng)建捕獲價(jià)格，庫存速度和相關(guān)變量的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)集，可以為機(jī)器學(xué)習(xí)APP確定在多個(gè)制造場景中的成本行為提供所需的信息。

通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)對校準(zhǔn)和測試結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測，制造商能夠?qū)y試和校準(zhǔn)時(shí)間減少35％。?該項(xiàng)目的目標(biāo)是減少移動(dòng)液壓泵生產(chǎn)中的測試和校準(zhǔn)時(shí)間。該方法專注于使用一系列機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這些模型可以預(yù)測測試結(jié)果并隨著時(shí)間的推移而學(xué)習(xí)。下面的流程工作流程能夠隔離瓶頸，簡化流程中的測試和校準(zhǔn)時(shí)間。

通過結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和整體設(shè)備效率（OEE），現(xiàn)在有可能通過資產(chǎn)提高生產(chǎn)率，預(yù)防性維護(hù)準(zhǔn)確性和工作量。?OEE是制造業(yè)中廣泛使用的指標(biāo)，因?yàn)樗Y(jié)合了可用性，性能和質(zhì)量，定義了生產(chǎn)效率。結(jié)合其他指標(biāo)，可以找到對制造性能影響最大和最小的因素。將OEE和其他數(shù)據(jù)集集成到通過迭代快速學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，是當(dāng)今制造業(yè)智能和分析增長最快的領(lǐng)域之一。

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