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、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。

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。Dafgardsgongsizenganzhuangguojiqishijiaoxitong
，chenggongyongyujiancepisashangdenailaobili。danwentishiyidanpisashangxianliaozhongleiguoduo，gaigongnengjiuhuishixiao。tongguocaiyongjiyujisuanjishijiaodexinxingjiqixuexijishu
，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、tianqidengwaibuyinsujinxingxiangyingtiaozheng。ruguowufazhengqueyuceshangshubianliang，huizaochengchengbendedafuzengjia，congerdaozhiziyuanpeizhiguoduhuobuzu，jinerlangfeitouzihuodailaibuliangdekehutiyan。weileyujianweilaikenengfashengdeqingkuang，qiyezhengliyongjiqixuexijishufenxishijianxulieshuju

，tigongzhunqueyuce，congerjianshaoyunyingzhichu
，tigaoxiaolv，quebaogenggaodeziyuanhechanpinkeyongxing
，gengkuaidijiaofuchanpin，bingjiangdichengben。

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、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