效率的提升

效率，是工業(yè)制造的核心。從第二次工業(yè)革命到精益制造的興起，制造業(yè)的巨頭們一直在不斷優(yōu)化制造流程。他們認(rèn)識到，通過消除流程中的低效和浪費，無需做其他太多改動，就能提高產(chǎn)量。這種方法是豐田生產(chǎn)體系的基礎(chǔ)，該體系在努力實現(xiàn)準(zhǔn)時（JIT）生產(chǎn)的同時，盡量減少庫存和生產(chǎn)批次。

此方法基于這樣一種理念，即雖然在實踐中無法實現(xiàn)100%的理想效率，但追求并朝著理想狀態(tài)前進(jìn)也是有價值的。通過采取相應(yīng)措施來減少錯誤，消除冗余和浪費，并提高產(chǎn)量，有助于更好地滿足客戶的需求，同時降低生產(chǎn)成本。

什么是深度學(xué)習(xí)

機器人是一種相對現(xiàn)代的行業(yè)和技術(shù)，其起源可以追溯到19世紀(jì)20年代的工業(yè)生產(chǎn)，并隨著時間的推移而不斷發(fā)展。例如，Westinghouse Electric Corporation有一款名為Televox的機器人，它可以響應(yīng)人類的聲音并執(zhí)行簡單的任務(wù)。而今天的機器人已經(jīng)可以執(zhí)行更復(fù)雜，甚至更危險的任務(wù)。

如今的制造業(yè)正在趁著工業(yè)4.0的東風(fēng)蓬勃發(fā)展，像以前一樣不斷采用新的技術(shù)和方法。隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和5G推廣到更廣泛的領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)也利用這些新技術(shù)以及機器人和人工智能（AI），將物聯(lián)網(wǎng)和5G應(yīng)用到了制造業(yè)。

《Journal of Manufacturing Systems》上的一篇文章將深度學(xué)習(xí)定義為工程師如何使用綜合分析工具來處理和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。也就是說，機器要了解操作員希望他們做什么，以及他們應(yīng)該如何改變。這種方法利用高級分析來提高決策合理性和系統(tǒng)性能，從而實現(xiàn)“智能”制造。智能化的加入以前所未有的力度增強了制造過程。這有助于進(jìn)一步邁向豐田定義的JIT制造的理想狀態(tài)。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于特定用途，如預(yù)測性維護(hù)、分析等，可提升流程改進(jìn)、產(chǎn)品開發(fā)（預(yù)測設(shè)計決策對制造的影響）、質(zhì)量保證和供應(yīng)鏈/物流的預(yù)測準(zhǔn)確性。其整體好處遠(yuǎn)超各部分的好處相加，可以讓效率更上層樓，同時為應(yīng)對產(chǎn)品和流程的變化提供更高的靈活性和適應(yīng)性。另外該技術(shù)也有助于應(yīng)對因疫情引起和加劇的供應(yīng)鏈中斷：產(chǎn)能利用率下降和減產(chǎn)。

制造工廠如何部署深度學(xué)習(xí)技術(shù)

在定義了深度學(xué)習(xí)的基本原則后，關(guān)鍵問題是如何將這種革命性方法應(yīng)用于工廠來提高制造能力。由于手動步驟明顯減少，因此部署深度學(xué)習(xí)可能需要通過多層集成來改變工廠的布局理念和流程……

該發(fā)布文章為獨家原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請注明來源。對于未經(jīng)許可的復(fù)制和不符合要求的轉(zhuǎn)載我們將保留依法追究法律責(zé)任的權(quán)利。