人工智能和机器学习技术在制造业中的作用

制造流程产生大量数据；只要充分挖掘数据潜力，就可乘机打造竞争优势。但是很多企业没有意识到人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在解读制造数据中的作用。人工智能和机器学习，连同企业可以使用人工智能及机器学习模型以及传感器数据来改造生产的方式，都大有裨益。

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制造过程中的传感器

在整个制造过程中，传感器会产生大量有用数据，这些数据可用于训练人工智能和机器学习模型，最终改进制造流程。借助传感器，企业可以深入了解生产运营情况，提前发现潜在问题，大幅提高制造资产的生产效率。制造商可以测量和收集温度、湿度、电机速度、流速等一切数据。传感器数据收集完毕之后，就会流入工业物联网解决方案；这些数据可用于不断训练和改进制造系统数字化表示的机器学习模型。经过完善之后，这些机器学习模型将成为强大的预测者和决策者。

数字化转型举措

制造企业在探索整个制造流程中的大量可用数据时，已经开始采用数字化转型举措。如今，企业产生的数据比以往任何时候都多；但是，为了释放这些数据的全部潜力，企业亟需将其转化为业务资产。随着处理和分析的制造数据越来越多，人工智能和机器学习技术的重要性也在与日俱增，因为它们都是未来必备的技术。

设备综合效率受益于人工智能

人工智能和机器学习技术是制造商在当今竞争激烈和复杂多变的商业环境中取得成功的关键。制造商必须减少他们在所有领域的风险，特别是在设备综合效率 (OEE) 方面。人工智能和机器学习是保持设备综合效率稳居高位的关键所在。连接到工业物联网解决方案，并使用人工智能和机器学习技术来实时研究制造运营，企业可提高设备综合效率。

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