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。

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、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

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

許xu多duo工gong業ye和he製zhi造zao企qi業ye都dou希xi望wang借jie助zhu計ji算suan機ji視shi覺jiao技ji術shu來lai提ti升sheng運yun營ying效xiao率lv。一yi般ban情qing況kuang下xia，企qi業ye會hui通tong過guo視shi頻pin對dui工gong廠chang現xian場chang進jin行xing人ren工gong監jian測ce和he審shen核he，以yi驗yan證zheng設she施shi訪fang問wen權quan限xian，檢jian查zha出chu貨huo，檢jian測ce泄xie漏lou或huo其qi他ta危wei險xian情qing況kuang。但dan在zai實shi際ji情qing況kuang中zhong，這zhe項xiang工gong作zuo不bu僅jin困kun難nan，還hai極ji易yi出chu錯cuo、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
、天tian氣qi等deng外wai部bu因yin素su進jin行xing相xiang應ying調tiao整zheng。如ru果guo無wu法fa正zheng確que預yu測ce上shang述shu變bian量liang，會hui造zao成cheng成cheng本ben的de大da幅fu增zeng加jia，從cong而er導dao致zhi資zi源yuan配pei置zhi過guo度du或huo不bu足zu，進jin而er浪lang費fei投tou資zi或huo帶dai來lai不bu良liang的de客ke戶hu體ti驗yan。為wei了le預yu見jian未wei來lai可ke能neng發fa生sheng的de情qing況kuang
，企qi業ye正zheng利li用yong機ji器qi學xue習xi技ji術shu分fen析xi時shi間jian序xu列lie數shu據ju
，提ti供gong準zhun確que預yu測ce，從cong而er減jian少shao運yun營ying支zhi出chu，提ti高gao效xiao率lv
，確que保bao更geng高gao的de資zi源yuan和he產chan品pin可ke用yong性xing，更geng快kuai地di交jiao付fu產chan品pin
，並bing降jiang低di成cheng本ben。

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