http://www.kadhoai.com.cn 2026-04-08 10:41:01 來源:Swami Sivasubramanian
工業革命帶來了無數的發明和革新產品,開啟了人類曆史的新篇章。工業時代的織布機、蒸汽機、dianliyijipiliangshengchanfuteqichedediyitiaoliushuishengchanxian,dourangrentanweiguanzhi。danwomenchangchanghulveleshangshufamingdechanshengjizhiheguocheng。tamendoushizenmebeifamingchulaidene?chuangxinwangwangyunyuzaishebeiweihu、質zhi保bao和he供gong應ying鏈lian優you化hua等deng常chang規gui製zhi造zao過guo程cheng中zhong。這zhe些xie創chuang新xin對dui工gong業ye和he製zhi造zao流liu程cheng的de重zhong要yao性xing,與yu一yi個ge多duo世shi紀ji前qian的de這zhe些xie發fa明ming同tong等deng重zhong要yao。考kao慮lv到dao目mu前qian全quan球qiu市shi場chang的de規gui模mo和he複fu雜za性xing,將jiang創chuang新xin成cheng功gong落luo地di,仍reng然ran頗po具ju挑tiao戰zhan。隨sui著zhe數shu據ju和he機ji器qi學xue習xi的de不bu斷duan融rong合he,重zhong新xin變bian革ge工gong業ye製zhi造zao已yi成cheng為wei可ke能neng。
每mei天tian,企qi業ye都dou會hui在zai邊bian緣yuan產chan生sheng大da量liang數shu據ju,並bing將jiang其qi存cun儲chu在zai雲yun中zhong,同tong時shi利li用yong上shang述shu數shu據ju重zhong新xin思si考kao如ru何he變bian革ge所suo有you的de流liu程cheng。為wei了le更geng好hao地di挖wa掘jue數shu據ju潛qian力li,推tui動dong更geng快kuai、更明智的決策,製造業、能源、采礦業、運輸業和農業領域的企業正利用新型機器技術優化多種工作負載,包括工程和設計、生產和資產優化、供應鏈管理、預測、質量管理、智能產品和機器等。
從運營效率到質量控製,再到其他各個方麵,企業采用機器學習技術,正在通過以下四種方式變革工業生產流程:
通用電氣:實現設備預測性維護
持續性維護設備,是很多工業和製造企業麵臨的一大挑戰。從以往經驗來看,大多數設備維護要麼是被動型——在機器發生故障後進行維修,要麼是預防型——tongguodingqijianceyibimianguzhang。liangzhejiechengbengaoang,xiaolvdixia,erzuijiajiejuefanganshiyucexingweihu。qiyekeyitiqianyuceshebeixuyaoweihudeshijian,dandabufenqiyequefaxiangguanrenyuanhezhuanyezhishilaikaifajiejuefangan。
值得慶幸的是,像通用電氣這樣在發電設備、jiejuefanganyufuwulingyudelingxiangongyingshang,yijingkeyishixianduishebeideyucexingweihu。qiyebenshenwuxujubeijiqixuexihuoyunxiangguandejishu,zhixujiezhushiyongchuanganqihejiqixuexijishudeduandaoduanxitong,jiancedaojiqizhendonghuowendudeyichangbodong,congershoudaojingbao。
這zhe類lei技ji術shu支zhi持chi通tong用yong電dian氣qi利li用yong傳chuan感gan器qi實shi現xian信xin息xi的de快kuai速su更geng新xin,通tong過guo采cai用yong雲yun中zhong實shi時shi分fen析xi,將jiang基ji於yu時shi間jian的de維wei護hu操cao作zuo轉zhuan變bian為wei預yu測ce性xing和he規gui範fan性xing維wei護hu。隨sui著zhe係xi統tong規gui模mo的de不bu斷duan擴kuo大da,通tong用yong電dian氣qi可ke以yi通tong過guo上shang述shu係xi統tong對dui傳chuan感gan器qi組zu進jin行xing遠yuan程cheng更geng新xin和he維wei護hu,而er無wu需xu實shi際ji接jie觸chu。
中科創達:解決產品異常檢測
baozhengchanpinzhiliangyuquebaoshebeizhengchangyunxingtongdengzhongyao。shengchanjinchengdemushijianzhatongchangxuyaorenli,zhebujinfawei,qiebunengbaozhengyizhixing。weiletishengzhiliangkongzhi,gongyeqiyexiwangcaiyongjisuanjishijiaojishu,tigaoquexianshibiedesuduhezhunquexing。danqiyezaigoujian、部署和管理基於機器學習技術的視覺異常係統時,仍會麵臨很多複雜挑戰。現在,企業可以使用高精度、低成本的異常檢測解決方案,每小時處理數千張圖像,從而發現缺陷和異常,識別出與基線不符的圖像,以便企業采取下一步行動。
看到這一趨勢,全球知名的智能操作係統產品和技術提供商——中科創達將全球領先的機器學習服務Amazon SageMaker集成到中科創達智慧工業ADC (Automatic Defect Classification)係統中,幫助製造業客戶在工業生產中輕鬆獲得AI質檢能力。借助Amazon SageMaker,客戶無需複雜的機器學習部署,即可在統一界麵中構建、訓練、解釋、檢查、監視、調試和運行機器學習模型。在電氣行業ADC係統實施中,Amazon SageMaker幫助最終用戶一次性投入成本降低了42%,軟件開發的工作量降低了39%,係統的上線時間縮短了50%,係統運行效率是傳統檢測的35倍,解決了ADC係統落地工業場景的障礙。
瑞典家庭食品製造商Dafgards公司在其下屬品牌Billy's Pan Pizza的生產過程中也應用了計算機視覺技術。Billy’s Pan Pizza是一種微波披薩,生產線每秒能完成2塊披薩的烘烤和包裝。Dafgards公gong司si曾zeng安an裝zhuang過guo機ji器qi視shi覺jiao係xi統tong,成cheng功gong用yong於yu檢jian測ce披pi薩sa上shang的de奶nai酪lao比bi例li。但dan問wen題ti是shi一yi旦dan披pi薩sa上shang餡xian料liao種zhong類lei過guo多duo,該gai功gong能neng就jiu會hui失shi效xiao。通tong過guo采cai用yong基ji於yu計ji算suan機ji視shi覺jiao的de新xin型xing機ji器qi學xue習xi技ji術shu,Dafgards公司輕鬆獲得了經濟高效的檢測能力。在成功應用後,Dafgards公司計劃將計算機視覺應用擴展至更多種類披薩以及漢堡、法式蛋餅等其他產品線。
英國石油公司:提升運營效率
xuduogongyehezhizaoqiyedouxiwangjiezhujisuanjishijiaojishulaitishengyunyingxiaolv。yibanqingkuangxia,qiyehuitongguoshipinduigongchangxianchangjinxingrengongjianceheshenhe,yiyanzhengsheshifangwenquanxian,jianzhachuhuo,jiancexielouhuoqitaweixianqingkuang。danzaishijiqingkuangzhong,zhexianggongzuobujinkunnan,haijiyichucuo、成本高昂。當然,企業可以將現有的IPshexiangtoushengjiweizhinengshexiangtou,yibianyongyougenghaodechulinengliyunxingjisuanjishijiaomoxing。danzheyiranbujinjiagegaoang,yehuicunzaiwenti,jishicaiyongzhinengshexiangtou,yeweibikeyidadaogaojingduhediyanchiyaoqiu。shishishang,qiyekeyitongguoshiyongyingjianshebeijiangjisuanjishijiaojishuyingyongdaoxianyoudebendishexiangtouzhong,shenzhikeyishiyongruanjiankaifabaolaigoujianxindeshexiangtou,congerzaibianyuanjiunengyunxingjisuanjishijiaomoxing,qudegenggaodexiaolv。
全球能源公司英國石油公司正計劃在全球18,000gefuwuzhanbushujisuanjishijiaoxitong,tamenjihualiyongjisuanjishijiaojishuzidongkongzhiranliaochejinchusheshi,bingquerenyouxiaodingdandewanchengqingkuang。ruguoyoupengzhuangweixian,jisuanjishijiaojishukeyitixinggongren,haikeyishibiedongtaigeliquneideyiwu,bingjiancelouyouqingkuang。
富士康:優化預測供應鏈
現代供應鏈是由製造商、供應商、物流和零售商共同組成的龐大網絡,需要複雜的方法了解、並滿足客戶需求,同時根據原材料供應波動以及節假日、活動、tianqidengwaibuyinsujinxingxiangyingtiaozheng。ruguowufazhengqueyuceshangshubianliang,huizaochengchengbendedafuzengjia,congerdaozhiziyuanpeizhiguoduhuobuzu,jinerlangfeitouzihuodailaibuliangdekehutiyan。weileyujianweilaikenengfashengdeqingkuang,qiyezhengliyongjiqixuexijishufenxishijianxulieshuju,tigongzhunqueyuce,congerjianshaoyunyingzhichu,tigaoxiaolv,quebaogenggaodeziyuanhechanpinkeyongxing,gengkuaidijiaofuchanpin,bingjiangdichengben。
富(fu)士(shi)康(kang)是(shi)全(quan)球(qiu)最(zui)大(da)的(de)電(dian)子(zi)產(chan)品(pin)製(zhi)造(zao)商(shang)和(he)技(ji)術(shu)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)提(ti)供(gong)商(shang)。在(zai)新(xin)冠(guan)肺(fei)炎(yan)疫(yi)情(qing)期(qi)間(jian),富(fu)士(shi)康(kang)采(cai)用(yong)了(le)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)技(ji)術(shu)應(ying)對(dui)前(qian)所(suo)未(wei)有(you)的(de)客(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)、供gong應ying和he產chan能neng波bo動dong挑tiao戰zhan。富fu士shi康kang為wei其qi在zai墨mo西xi哥ge的de工gong廠chang開kai發fa了le一yi個ge需xu求qiu預yu測ce模mo型xing,以yi生sheng成cheng準zhun確que的de淨jing訂ding單dan預yu測ce。借jie助zhu機ji器qi學xue習xi模mo型xing,他ta們men將jiang預yu測ce精jing度du提ti高gao8%,預計每家工廠每年可節省55.3萬美元,同時,最大限度減少勞動力浪費,並大幅提升客戶滿意度。
為了充分發掘機器學習在工業環境、工業產品、物流和供應鏈運營領域的應用潛力,越來越多的企業希望采用機器學習技術,使生產流程變得更簡單、快捷、準確。通過將雲中實時數據分析和邊緣機器學習相結合,工業企業正穩步將願望轉變成現實,同時推動新一代工業革命的到來。
本文作者:亞馬遜雲科技全球機器學習副總裁Swami Sivasubramanian