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
、電(dian)力(li)以(yi)及(ji)批(pi)量(liang)生(sheng)產(chan)福(fu)特(te)汽(qi)車(che)的(de)第(di)一(yi)條(tiao)流(liu)水(shui)生(sheng)產(chan)線(xian)
，都(dou)讓(rang)人(ren)歎(tan)為(wei)觀(guan)止(zhi)。但(dan)我(wo)們(men)常(chang)常(chang)忽(hu)略(lve)了(le)上(shang)述(shu)發(fa)明(ming)的(de)產(chan)生(sheng)機(ji)製(zhi)和(he)過(guo)程(cheng)。它(ta)們(men)都(dou)是(shi)怎(zen)麼(me)被(bei)發(fa)明(ming)出(chu)來(lai)的(de)呢(ne)
？創(chuang)新(xin)往(wang)往(wang)孕(yun)育(yu)在(zai)設(she)備(bei)維(wei)護(hu)、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。

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)。

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

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。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IP攝(she)像(xiang)頭(tou)升(sheng)級(ji)為(wei)智(zhi)能(neng)攝(she)像(xiang)頭(tou)，以(yi)便(bian)擁(yong)有(you)更(geng)好(hao)的(de)處(chu)理(li)能(neng)力(li)運(yun)行(xing)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)模(mo)型(xing)。但(dan)這(zhe)依(yi)然(ran)不(bu)僅(jin)價(jia)格(ge)高(gao)昂(ang)，也(ye)會(hui)存(cun)在(zai)問(wen)題(ti)
，即(ji)使(shi)采(cai)用(yong)智(zhi)能(neng)攝(she)像(xiang)頭(tou)
，也(ye)未(wei)必(bi)可(ke)以(yi)達(da)到(dao)高(gao)精(jing)度(du)和(he)低(di)延(yan)遲(chi)要(yao)求(qiu)。事(shi)實(shi)上(shang)，企(qi)業(ye)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)使(shi)用(yong)硬(ying)件(jian)設(she)備(bei)將(jiang)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)技(ji)術(shu)應(ying)用(yong)到(dao)現(xian)有(you)的(de)本(ben)地(di)攝(she)像(xiang)頭(tou)中(zhong)，甚(shen)至(zhi)可(ke)以(yi)使(shi)用(yong)軟(ruan)件(jian)開(kai)發(fa)包(bao)來(lai)構(gou)建(jian)新(xin)的(de)攝(she)像(xiang)頭(tou)，從(cong)而(er)在(zai)邊(bian)緣(yuan)就(jiu)能(neng)運(yun)行(xing)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)模(mo)型(xing)
，取(qu)得(de)更(geng)高(gao)的(de)效(xiao)率(lv)。

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
、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