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、zhibaohegongyinglianyouhuadengchangguizhizaoguochengzhong。zhexiechuangxinduigongyehezhizaoliuchengdezhongyaoxing，yuyigeduoshijiqiandezhexiefamingtongdengzhongyao。kaolvdaomuqianquanqiushichangdeguimohefuzaxing，jiangchuangxinchenggongluodi，rengranpojutiaozhan。suizheshujuhejiqixuexidebuduanronghe，zhongxinbiangegongyezhizaoyichengweikeneng。

meitian，qiyedouhuizaibianyuanchanshengdaliangshuju，bingjiangqicunchuzaiyunzhong，tongshiliyongshangshushujuzhongxinsikaoruhebiangesuoyoudeliucheng。weilegenghaodiwajueshujuqianli
，tuidonggengkuai、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——通tong過guo定ding期qi檢jian測ce以yi避bi免mian故gu障zhang。兩liang者zhe皆jie成cheng本ben高gao昂ang，效xiao率lv低di下xia
，而er最zui佳jia解jie決jue方fang案an是shi預yu測ce型xing維wei護hu。企qi業ye可ke以yi提ti前qian預yu測ce設she備bei需xu要yao維wei護hu的de時shi間jian

，但dan大da部bu分fen企qi業ye缺que乏fa相xiang關guan人ren員yuan和he專zhuan業ye知zhi識shi來lai開kai發fa解jie決jue方fang案an。

值得慶幸的是，像通用電氣這樣在發電設備、解jie決jue方fang案an與yu服fu務wu領ling域yu的de領ling先xian供gong應ying商shang，已yi經jing可ke以yi實shi現xian對dui設she備bei的de預yu測ce型xing維wei護hu。企qi業ye本ben身shen無wu需xu具ju備bei機ji器qi學xue習xi或huo雲yun相xiang關guan的de技ji術shu，隻zhi需xu借jie助zhu使shi用yong傳chuan感gan器qi和he機ji器qi學xue習xi技ji術shu的de端duan到dao端duan係xi統tong，檢jian測ce到dao機ji器qi振zhen動dong或huo溫wen度du的de異yi常chang波bo動dong，從cong而er收shou到dao警jing報bao。

zheleijishuzhichitongyongdianqiliyongchuanganqishixianxinxidekuaisugengxin，tongguocaiyongyunzhongshishifenxi，jiangjiyushijiandeweihucaozuozhuanbianweiyucexingheguifanxingweihu。suizhexitongguimodebuduankuoda
，tongyongdianqikeyitongguoshangshuxitongduichuanganqizujinxingyuanchenggengxinheweihu
，erwuxushijijiechu。

中科創達：解決產品異常檢測

保(bao)證(zheng)產(chan)品(pin)質(zhi)量(liang)與(yu)確(que)保(bao)設(she)備(bei)正(zheng)常(chang)運(yun)行(xing)同(tong)等(deng)重(zhong)要(yao)。生(sheng)產(chan)進(jin)程(cheng)的(de)目(mu)視(shi)檢(jian)查(zha)通(tong)常(chang)需(xu)要(yao)人(ren)力(li)
，這(zhe)不(bu)僅(jin)乏(fa)味(wei)，且(qie)不(bu)能(neng)保(bao)證(zheng)一(yi)致(zhi)性(xing)。為(wei)了(le)提(ti)升(sheng)質(zhi)量(liang)控(kong)製(zhi)，工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)希(xi)望(wang)采(cai)用(yong)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)技(ji)術(shu)，提(ti)高(gao)缺(que)陷(xian)識(shi)別(bie)的(de)速(su)度(du)和(he)準(zhun)確(que)性(xing)。但(dan)企(qi)業(ye)在(zai)構(gou)建(jian)
、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。Dafgardsgongsizenganzhuangguojiqishijiaoxitong，chenggongyongyujiancepisashangdenailaobili。danwentishiyidanpisashangxianliaozhongleiguoduo
，gaigongnengjiuhuishixiao。tongguocaiyongjiyujisuanjishijiaodexinxingjiqixuexijishu，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18,000個ge服fu務wu站zhan部bu署shu計ji算suan機ji視shi覺jiao係xi統tong，他ta們men計ji劃hua利li用yong計ji算suan機ji視shi覺jiao技ji術shu自zi動dong控kong製zhi燃ran料liao車che進jin出chu設she施shi，並bing確que認ren有you效xiao訂ding單dan的de完wan成cheng情qing況kuang。如ru果guo有you碰peng撞zhuang危wei險xian，計ji算suan機ji視shi覺jiao技ji術shu可ke以yi提ti醒xing工gong人ren，還hai可ke以yi識shi別bie動dong態tai隔ge離li區qu內nei的de異yi物wu
，並bing檢jian測ce漏lou油you情qing況kuang。

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、gongyinghechannengbodongtiaozhan。fushikangweiqizaimoxigedegongchangkaifaleyigexuqiuyucemoxing，yishengchengzhunquedejingdingdanyuce。jiezhujiqixueximoxing，tamenjiangyucejingdutigao8%
，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