人工智能在制造业的典型用例

制造商一直在不断寻求能在自身公司实施创新技术的途径，但是很多都因大量潜在应用程序望而生畏。

下载此新资源，了解人工智能 (AI) 在制造业的典型用例以及现代企业如何运用工业物联网的预测性功能。

缺陷检测

预测缺陷并不像测量具体数据点那么简单。相反，准确的预测需要测量尽可能多的参数，只要这些参数可能引发缺陷。强大而敏捷的机器学习 (ML) 模型掌握着关键所在，因其可以使用真实操作数据来根据各种参数预测资产状况。这种基于人工智能/机器学习的预测，可以帮助制造商们在发生故障之前确定资产设备何时需要关注或者维护。

制造业中的质量控制

制造业中的质量控制是许多企业首要关注的对象，因其会直接影响品牌忠诚度和客户满意度。质量不佳还可能以产品返工、召回、保修成本增加的形式增加开支。但是，AI 赋能的新技术可以检测到传统检测可能疏漏的质量问题，从而通过确定运作异常情况来改善质量流程。质保工程师随后可以预测潜在的质量问题并在出现任何严重问题之前修复基本生产问题。

生产规划

能够准确预测并规划生产的制造企业在优化资源方面更有利，因而能够提高利润和客户满意度。如果将人工智能/机器学习应用于生产工艺数据，预测就不再仅凭猜测。制造商可以依赖更加精确且可靠的模型。

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