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——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

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

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。

fushikangshiquanqiuzuidadedianzichanpinzhizaoshanghejishujiejuefangantigongshang。zaixinguanfeiyanyiqingqijian，fushikangcaiyonglejiqixuexijishuyingduiqiansuoweiyoudekehuxuqiu

、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