当涉及到生产时，公司花费无休止的周期来改进他们的流程，以获得最大的收入。生产线经过严格的测试，任何变化都需要停机时间，这会吞噬公司的利润。这就是人工智能的用武之地。
制造业作为一个行业已经成熟，可以体验人工智能的好处，因为它执行高度可重复的任务，每个任务都可以针对整体性能进行调整和优化。人工智能从传感器、摄像机甚至结果中获取现成的历史数据，并以比任何人都快的速度处理这些数据，而不会感到疲倦。一旦数据被输入到人工智能中，人工智能就能够理解它，然后它必须根据过去的数据做出预测，根据可用的最佳选择做出选择，最后它采取行动。
在 GTC ‘ 21 上，建造 生产和包装的人工智能解决方案 的数据怪兽讨论了人工智能在制造业中的发展，以及人工智能如何被用于优化供应链的各个部分，从预测和生产计划到质量控制。会议“ 制造业人工智能入门 ”分享了人工智能如何使用现有的数据来提高任何组织的整体设备效率（ OEE ）。
OEE 由三个因素组成：可用性、性能和质量。这些因素中的每一个都可以优化，以提高效率，从而提高制造商的利润。让我们来看看各种人工智能技术，可以用于每一个。
可用性是通过正常运行时间与停机时间的比较来衡量的。由于系统任何部分的停机都可能导致生产力的急剧损失，因此许多制造商希望通过预测性维护来提高机器的正常运行时间。预测性维护模型从系统中学习并识别预测故障的指标。此模型可以在发生故障之前提醒团队，并就需要修复的问题提出建议，这两种方法都可以减少停机时间。
性能是指产品的生产速度与生产速度的对比。对于制造领域中高度重复性的任务，人工智能可以帮助确定基于目标函数参数的最有效的调度，并就哪些地方可以消除瓶颈提出建议。根据参数，流程优化可以根据技术变量和历史结果确定最有效的结果，从而最大限度地提高吞吐量、最小化成本和减少剩余库存。
生产质量意味着看产品中有多大比例的产品没有缺陷。在这里，计算机视觉为分析提供了大量的数据。制造商可以通过识别过程中缺陷发生的位置来提高整体质量，以便将来可以预防缺陷。减少缺陷和提高产品的整体质量不仅会对生产率产生巨大的影响，还会对收入产生巨大的影响。
人工智能在制造领域成为一个巨大的差异，因为它减少了人工操作，并通过优化成本和调度提高了效率和市场竞争地位。
由于执行这些任务所需的人工智能计算量很大，制造商们正在将计算结果与生成数据的传感器接近。将 compute 移动到边缘可以降低运行 AI 应用程序的延迟和带宽要求，确保最快和最准确的响应。生产线上有许多计算系统，人工智能模型从云端下载，数据在本地收集和处理。模型被微调并上传回云端，以便在多个边缘系统之间进一步分发。
要了解更多关于在制造管道中实施检查、诊断和预测性维护的信息，请查看数据怪物的会话“ 制造业人工智能入门 ”。
