了解 AI 和 ML 如何改进制造过程。
人工智能 (AI) 及其子集正在使众多领域受益，但很难找到一个比制造业受益更多的领域。世界各地的主要公司都在其制造流程中大力投资机器学习 (ML) 解决方案，并取得了令人瞩目的成果。
从降低劳动力成本、减少停机时间到提高劳动力生产率和整体生产速度，人工智能在工业物联网的帮助下正在引领智能制造时代。数字说明了一切；最近的估计 预测，今年到明年智能制造市场将以每年 12.5% 的速度增长。
这当然是有道理的。许多企业已经通过多种方式体验到了机器学习 澳大利亚手机数据 的优势，并与 QA 测试服务合作 来改进他们从中获得的好处。以下是当前实施的一些示例。
1. 总体流程改进
当考虑基于机器学习的解决方案时，首先想到的事情之一就是它们如何服务于整个制造周期的日常流程。通过使用这项技术，制造商能够检测到其日常生产方法中的各种问题，从瓶颈到无利可图的生产线。
通过将机器学习工具与工业物联网相结合，企业可以更深入地了解其物流、库存、资产和供应链管理。这带来了高价值的见解，不仅在制造过程中，而且在包装和分销中也发现了潜在的机会。
德国西门子集团就是一个很好的例子，该集团一直在使用神经网络监控其钢铁厂，以寻找可能影响其效率的潜在问题。通过安装在其设备中的传感器组合以及其自己的智能云（称为 Mindsphere）的帮助）的帮助，西门子能够监控、记录和分析制造过程中涉及的每个步骤。这种动态就是一些人所说的工业 4.0，是智能制造时代的标志。
2. 产品开发
机器学习最广泛的用途之一涉及产品开发阶段。这是因为新产品的设计和规划阶段以及现有产品的改进与大量信息相关，必须考虑这些信息才能产生最佳结果。
因此，机器学习解决方案可以帮助收集消费者数据并对其进行分析，以了解需求、发现隐藏的需求并发现新的商机。这一切最终都会从现有产品目录中产生更好的产品，以及可以为公司开辟新收入来源的新产品。机器学习特别擅长降低与新产品开发相关的风险，因为它提供的见解可以为规划阶段提供更明智的决策。
可口可乐是全球最大的品牌之一，它正在使用机器学习进行产品开发。事实上， 樱桃雪碧的推出 就是该公司使用机器学习的结果。该公司使用互动式冷饮店，客户可以在其目录中的基本饮料中添加不同的口味。可口可乐收集了结果数据，并使用机器学习来识别最常见的组合。结果如何？发现一个足够大的市场，可以在全国范围内推出一种新饮料。