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。

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)。

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。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、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