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  工業(yè)一直是制造業(yè)效率的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。然而，隨著工業(yè)設(shè)備的日益數(shù)字化以及車(chē)間和工廠(chǎng)車(chē)間人工智能的興起，我們正在進(jìn)入一場(chǎng)新的革命，改變著原始設(shè)備制造商（OEM）思考和處理制造的方式。有了數(shù)據(jù)，就可以開(kāi)始實(shí)施有效的預(yù)測(cè)性維護(hù)。預(yù)測(cè)性維護(hù)通過(guò)監(jiān)控操作來(lái)評(píng)估和識(shí)別潛在故障，延長(zhǎng)機(jī)器的使用壽命。

  人工智能預(yù)測(cè)的計(jì)劃內(nèi)維護(hù)停機(jī)可以防止生產(chǎn)線(xiàn)發(fā)生故障。AI在提高質(zhì)量的同時(shí)為我們節(jié)省時(shí)間和費(fèi)用的另一種方式是，在生產(chǎn)過(guò)程的早期預(yù)測(cè)某個(gè)零件是否能滿(mǎn)足質(zhì)量要求。例如，印刷電路板（PCB）的集成度非常高，需要用X光來(lái)評(píng)估其質(zhì)量，而X射線(xiàn)機(jī)耗資巨額。我們可以通過(guò)評(píng)估哪些部件有失敗的風(fēng)險(xiǎn)并適當(dāng)?shù)貞?yīng)用測(cè)試資源來(lái)提高產(chǎn)量，并消除X射線(xiàn)這一瓶頸。我們能夠預(yù)先識(shí)別出好的部件，這樣我們就可以只對(duì)有風(fēng)險(xiǎn)的部件進(jìn)行徹底的測(cè)試。 

  有了數(shù)據(jù)，可以創(chuàng)建一個(gè)AI模型來(lái)識(shí)別問(wèn)題。但如果你不收集數(shù)據(jù)，你將永遠(yuǎn)不知道你能用它做什么。人工智能的附加值。AI從一臺(tái)機(jī)器擴(kuò)展，并擴(kuò)展到整個(gè)制造生產(chǎn)線(xiàn)和供應(yīng)鏈。它通過(guò)擴(kuò)展我們關(guān)注的細(xì)節(jié)水平來(lái)徹底改變制造業(yè)。AI將獲取的數(shù)據(jù)情景化處理并創(chuàng)建工廠(chǎng)的數(shù)字孿生方面發(fā)揮著作用。在下一階段，將數(shù)據(jù)用于分析原因和影響。這些數(shù)據(jù)還預(yù)測(cè)了使用 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和模擬來(lái)提高生產(chǎn)力時(shí)會(huì)發(fā)生什么。這種轉(zhuǎn)變更多地轉(zhuǎn)向規(guī)范性功能，推動(dòng)優(yōu)化操作并導(dǎo)致自主系統(tǒng)。

  產(chǎn)品在生產(chǎn)線(xiàn)末端是否符合標(biāo)準(zhǔn)存在不確定性。借助AI，我們可以確定哪些產(chǎn)品更有可能面臨缺陷風(fēng)險(xiǎn)。這消除了不確定性，使測(cè)試更加高效?？煽啃詠?lái)自對(duì)不確定性所在的認(rèn)識(shí)。我們對(duì)工廠(chǎng)車(chē)間了解得越多，我們就能越高效地指導(dǎo)操作，從單臺(tái)機(jī)器一直到供應(yīng)鏈。AI 提供了對(duì) OEM 目前可能感到完全缺乏控制的領(lǐng)域的可見(jiàn)性和洞察力。有洞察力，OEM可以在他們以前甚至無(wú)法看到的領(lǐng)域做出更好的預(yù)測(cè)。

  隨著工業(yè)設(shè)備的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，機(jī)器會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。今天，這些數(shù)據(jù)中的大部分都被忽略了。但是，當(dāng)AI收集和分析這些數(shù)據(jù)時(shí)，OEM可以深入了解其運(yùn)營(yíng)情況。收集和了解數(shù)據(jù)，AI可以評(píng)估和分析數(shù)據(jù)以提高效率，做出有用的預(yù)測(cè)，并提供有關(guān)如何進(jìn)一步提高質(zhì)量和可靠性的見(jiàn)解。AI還有助于消除原始設(shè)備制造商甚至不知道的盲點(diǎn)，減少不確定性，并更好地了解所涉及的實(shí)際生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。