當(dāng)涉及到生產(chǎn)時(shí)，公司花費(fèi)無(wú)休止的周期來(lái)改進(jìn)他們的流程，以獲得最大的收入。生產(chǎn)線(xiàn)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試，任何變化都需要停機(jī)時(shí)間，這會(huì)吞噬公司的利潤(rùn)。這就是人工智能的用武之地。

制造業(yè)作為一個(gè)行業(yè)已經(jīng)成熟，可以體驗(yàn)人工智能的好處，因?yàn)樗鼒?zhí)行高度可重復(fù)的任務(wù)，每個(gè)任務(wù)都可以針對(duì)整體性能進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。人工智能從傳感器、攝像機(jī)甚至結(jié)果中獲取現(xiàn)成的歷史數(shù)據(jù)，并以比任何人都快的速度處理這些數(shù)據(jù)，而不會(huì)感到疲倦。一旦數(shù)據(jù)被輸入到人工智能中，人工智能就能夠理解它，然后它必須根據(jù)過(guò)去的數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)，根據(jù)可用的最佳選擇做出選擇，最后它采取行動(dòng)。

在 GTC ‘ 21 上，建造 生產(chǎn)和包裝的人工智能解決方案 的數(shù)據(jù)怪獸討論了人工智能在制造業(yè)中的發(fā)展，以及人工智能如何被用于優(yōu)化供應(yīng)鏈的各個(gè)部分，從預(yù)測(cè)和生產(chǎn)計(jì)劃到質(zhì)量控制。會(huì)議“ 制造業(yè)人工智能入門(mén) ”分享了人工智能如何使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來(lái)提高任何組織的整體設(shè)備效率（ OEE ）。

OEE 由三個(gè)因素組成：可用性、性能和質(zhì)量。這些因素中的每一個(gè)都可以?xún)?yōu)化，以提高效率，從而提高制造商的利潤(rùn)。讓我們來(lái)看看各種人工智能技術(shù)，可以用于每一個(gè)。

可用性是通過(guò)正常運(yùn)行時(shí)間與停機(jī)時(shí)間的比較來(lái)衡量的。由于系統(tǒng)任何部分的停機(jī)都可能導(dǎo)致生產(chǎn)力的急劇損失，因此許多制造商希望通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)來(lái)提高機(jī)器的正常運(yùn)行時(shí)間。預(yù)測(cè)性維護(hù)模型從系統(tǒng)中學(xué)習(xí)并識(shí)別預(yù)測(cè)故障的指標(biāo)。此模型可以在發(fā)生故障之前提醒團(tuán)隊(duì)，并就需要修復(fù)的問(wèn)題提出建議，這兩種方法都可以減少停機(jī)時(shí)間。

性能是指產(chǎn)品的生產(chǎn)速度與生產(chǎn)速度的對(duì)比。對(duì)于制造領(lǐng)域中高度重復(fù)性的任務(wù)，人工智能可以幫助確定基于目標(biāo)函數(shù)參數(shù)的最有效的調(diào)度，并就哪些地方可以消除瓶頸提出建議。根據(jù)參數(shù)，流程優(yōu)化可以根據(jù)技術(shù)變量和歷史結(jié)果確定最有效的結(jié)果，從而最大限度地提高吞吐量、最小化成本和減少剩余庫(kù)存。

生產(chǎn)質(zhì)量意味著看產(chǎn)品中有多大比例的產(chǎn)品沒(méi)有缺陷。在這里，計(jì)算機(jī)視覺(jué)為分析提供了大量的數(shù)據(jù)。制造商可以通過(guò)識(shí)別過(guò)程中缺陷發(fā)生的位置來(lái)提高整體質(zhì)量，以便將來(lái)可以預(yù)防缺陷。減少缺陷和提高產(chǎn)品的整體質(zhì)量不僅會(huì)對(duì)生產(chǎn)率產(chǎn)生巨大的影響，還會(huì)對(duì)收入產(chǎn)生巨大的影響。

人工智能在制造領(lǐng)域成為一個(gè)巨大的差異，因?yàn)樗鼫p少了人工操作，并通過(guò)優(yōu)化成本和調(diào)度提高了效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)地位。

由于執(zhí)行這些任務(wù)所需的人工智能計(jì)算量很大，制造商們正在將計(jì)算結(jié)果與生成數(shù)據(jù)的傳感器接近。將 compute 移動(dòng)到邊緣可以降低運(yùn)行 AI 應(yīng)用程序的延遲和帶寬要求，確保最快和最準(zhǔn)確的響應(yīng)。生產(chǎn)線(xiàn)上有許多計(jì)算系統(tǒng)，人工智能模型從云端下載，數(shù)據(jù)在本地收集和處理。模型被微調(diào)并上傳回云端，以便在多個(gè)邊緣系統(tǒng)之間進(jìn)一步分發(fā)。

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Amanda Saunders 在 NVIDIA 負(fù)責(zé) Edge 和企業(yè)計(jì)算解決方案集團(tuán)的 Edge AI 產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)。她為醫(yī)院、商店、倉(cāng)庫(kù)、工廠(chǎng)等帶來(lái)了智能的邊緣計(jì)算解決方案。除了從事 edge 解決方案之外， Amanda 還在 NVIDIA 擔(dān)任銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)角色，與 AI 、數(shù)據(jù)科學(xué)、虛擬 GPU 和許多不同行業(yè)合作。

審核編輯：郭婷