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。

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。

zheleijishuzhichitongyongdianqiliyongchuanganqishixianxinxidekuaisugengxin，tongguocaiyongyunzhongshishifenxi，jiangjiyushijiandeweihucaozuozhuanbianweiyucexingheguifanxingweihu。suizhexitongguimodebuduankuoda，tongyongdianqikeyitongguoshangshuxitongduichuanganqizujinxingyuanchenggengxinheweihu
，erwuxushijijiechu。

中科創達：解決產品異常檢測

baozhengchanpinzhiliangyuquebaoshebeizhengchangyunxingtongdengzhongyao。shengchanjinchengdemushijianzhatongchangxuyaorenli，zhebujinfawei，qiebunengbaozhengyizhixing。weiletishengzhiliangkongzhi，gongyeqiyexiwangcaiyongjisuanjishijiaojishu，tigaoquexianshibiedesuduhezhunquexing。danqiyezaigoujian


、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18,000gefuwuzhanbushujisuanjishijiaoxitong
，tamenjihualiyongjisuanjishijiaojishuzidongkongzhiranliaochejinchusheshi，bingquerenyouxiaodingdandewanchengqingkuang。ruguoyoupengzhuangweixian，jisuanjishijiaojishukeyitixinggongren，haikeyishibiedongtaigeliquneideyiwu
，bingjiancelouyouqingkuang。

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(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