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
、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——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、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)。

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(gao)8%，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