随着社会的不断发展和进步，人工智能在我们的日常生活中获得了更多的展示，尤其是在制造业，人工智能更是体现的淋漓尽致。那么制造商如何将人工智能应用于行业？在本文中，您将发现机器学习和深度学习在工业流程优化中的五个应用实例，即：人工智能驱动的设备故障预防、深度学习驱动的质量控制、深度学习驱动的产品设计、智能能源消耗和供应链管理。

 1.人工智能驱动的设备故障预防

成功的制造商可以在设备出现故障之前防止它们出现故障。机器学习方法不是依靠常规检查，而是使用时间序列数据来检测故障模式并预测未来的问题。

设备故障可能由多种因素引起。由于数据是由传感器收集并使用ML算法(例如回归模型，分类模型或异常检测模型，有时甚至是外部数据源)进行处理的，因此可以预测导致设备故障的确切原因。

当发现异常时，可以优化制造过程的性能。异常的性质和频率可以确定故障事件。

 2.深度学习驱动的质量控制

自动化缺陷检测过程意味着基于机器视觉的质量控制系统可以识别诸如划痕，泄漏和其他不良问题之类的缺陷。

深度学习方法允许创建比基于机器视觉的系统更好地感知的系统。通过将高分辨率相机和GPU与图像分类，对象检测和实例分割算法集成在一起，数据工程师可以创建一个精确的AI检查系统来检测制造缺陷。

 3.深度学习驱动的产品设计

生成设计是一个基于深度学习的过程，其中所有可能的设计选项都由深度学习模型创建，以便生成新产品。数据科学工程师将重量，尺寸和材料选择以及操作和制造条件视为模型创建新设计解决方案的基础。生成后，将选择最合适的设计并投入生产。

生成设计软件的基础是GANs网络。该技术使用两个网络。一个网络区分，另一个网络生成。虽然生成器网络提供了新的产品设计，但鉴别器网络对哪些产品是真实的以及哪些产品进行了分类。

 4.智能能源消耗

能源部门可以使用AI进行功耗预测和优化。

机器学习模型旨在检测模式和趋势，它通过处理和分析历史数据来预测未来的能源消耗。在这种情况下，机器学习模型依赖于借助自动回归模型和深度神经网络确定的顺序数据测量。这种机器学习方法可以更好地了解设施中的能源消耗情况，并以数据驱动的方式优化制造过程。

 5.供应链管理

基于ML的供应链管理软件使用深度神经网络来分析诸如物料库存，入站装运和在制品以及数据，市场趋势，消费者情绪和天气预报等数据。

通过利用可能包括时间序列分析，功能工程和NLP技术的需求预测方法，可以分析客户行为模式和趋势。因此，有了数据驱动的预测，制造商可以在物流流程优化方面做出基于AI的决策。

通过应用机器学习和深度学习算法，还可以优化物流路线。评估运输和可交付物，并确定它们对性能的影响，使基于ML的模型可以找到规划物流路线的最佳解决方案。

运输公司还利用机器学习来优化其性能。例如，通过利用铁路道岔的数据，铁路运营商可以预测故障并减少延误。

基于人工智能的软件解决方案已应用于许多现实世界的制造问题。并非所有的AI和ML技术都能立即取得成功，但是凭借创新资产和数据科学工程师的专业知识，该技术可以解决制造业中的许多问题。更多关于人工智能应用的信息，请继续关注。