一、用于缺陷檢測的深度學習

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在制造中，生產線中的缺陷檢測過程變得越來越智能。深度神經網絡集成使計算機系統可以識別諸如刮擦，裂紋，泄漏等表面缺陷。

通過應用圖像分類，對象檢測和實例分割算法，數據科學家可以訓練視覺檢查系統來來進行給定任務的缺陷檢測。結合了高光學分辨率相機和GPU，深度學習驅動的檢測系統將比傳統機器視覺具有更好的感知能力。

二、通過機器學習進行預測性維護

與其在發生故障時進行修復或安排設備檢查，不如在發生問題之前進行預測。

通過利用時間序列數據，機器學習算法可以微調預測性維護系統以分析故障模式并預測可能的問題。——當傳感器跟蹤諸如濕度，溫度或密度之類的參數時，這些數據將通過機器學習算法進行收集和處理。

基于機器學習的預測性維護所帶來的主要好處是準確性和及時性。通過揭示生產設備中的異常，分析其性質和頻率，可以在故障發生之前優化性能。

三、人工智能將打造數字雙胞胎

數字孿生是物理生產系統的虛擬副本。在制造領域，存在著由特定機械資產，整個機械系統或特定系統組件組成的數字雙胞胎。數字雙胞胎的最常見用途是生產過程的實時診斷和評估，產品性能的預測和可視化等。

為了教數字孿生模型了解如何優化物理系統，數據科學工程師使用了監督和無監督的機器學習算法。通過處理從連續實時監控中收集的歷史數據和未標記數據，機器學習算法可以查找行為模式并查找異常。這些算法有助于優化生產計劃，質量改進和維護。

此外，利用NLP技術可以處理來自研究，行業報告，社交網絡和大眾媒體的外部數據。它不僅增強了數字雙胞胎的功能，不僅可以設計未來的產品，還可以模擬其性能。

四、智能制造的生成設計

生成設計的思想是基于機器學習的給定產品的所有可能設計選項的生成。通過在生成的設計軟件中選擇重量，尺寸，材料，操作和制造條件等參數，工程師可以生成許多設計解決方案。然后，他們可以為將來的產品選擇最合適的設計并將其投入生產。

五、基于ML的能耗預測

工業物聯網(IIoT)的增長不僅使大多數生產過程實現自動化，而且使他們節儉。通過收集有關溫度，濕度，照明使用和設施活動水平的歷史數據，可以預測能耗。那時機器學習和人工智能承擔了大部分實施任務。

利用機器學習進行能源消耗管理的想法是檢測模式和趨勢。通過處理過去消耗能源的歷史數據，機器學習模型可以預測未來的能源消耗。

六、人工智能和機器學習驅動的認知供應鏈

當意識到數據量與物聯網一起增長的速度時，很明顯，智能供應鏈只是選擇正確解決方案的問題。人工智能和機器學習不僅使供應鏈管理自動化，而且使認知管理成為可能?；跈C器學習算法的供應鏈管理系統可以自動分析諸如物料庫存，入站裝運，在制品，市場趨勢，消費者情緒和天氣預報等數據。因此，他們能夠定義最佳解決方案并做出數據驅動的決策。

有研究稱，預計到2035年，制造業因人工智能的應用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有產業部門中提高幅度最大的，可見人工智能在制造業領域的應用變得舉足輕重。而這六大人工智能應用將改變制造業!