本篇文章1088字，讀完約3分鐘

科技進步不斷促進人類生產力的提高，從傳統的手工制造發展到自動化、網絡化和智能化生產。今天，新一代信息技術帶來了許多變化。人工智能已經逐漸被應用到工業制造等許多領域，并產生了巨大的經濟價值。

科技進步不斷促進人類生產力的提高，從傳統的手工制造發展到自動化、網絡化和智能化生產。今天，新一代信息技術帶來了許多變化。人工智能已經逐漸被應用到工業制造等許多領域，并產生了巨大的經濟價值。

傳統制造業依賴廉價勞動力，通過大規模生產獲得更高的回報。然而，今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求也在不斷變化，要求工廠有能力快速生產不同類型的產品。

自動化和機器替代已經解決了勞動力短缺的問題，但是它們仍然不能滿足今天小批量和多樣化的生產要求。為了實現更高效的生產，許多技術，如工業物聯網、大數據分析和人工智能都需要整合。

設備維護不再是一個猜謎游戲

在過去的生產系統中，設備維護人員通常在知道維護之前等待機器發生故障，但無法提前預測設備的停機時間。對于機器的日常維護，大多數工廠采用定期維護來降低設備的故障率，但這種方法的準確性較低。即使是有經驗的工程師也通過猜測來判斷設備可能存在的問題。

隨著工業物聯網的普及和應用，機器維修有了新的定義，預測維修給現代工廠帶來了極大的便利。設備上安裝了許多傳感器，通過實時監控機器的運行狀態，可以提前預測機器可能出現的故障。機器學習算法在這里起著重要的作用，它可以幫助管理者及早發現機器問題。

企業可以從過去的經驗中吸取教訓，或者從類似事件中總結經驗，這就是機器學習的巨大能力。機器學習可以識別和學習歷史大數據，識別數據中的重復模式，并將它們應用于生產判斷，從而可以更準確地預測趨勢，并實時檢測生產問題。利用機器學習改進生產系統有利于企業提高績效效率。

智能監控可有效防止停機

經過多年的發展，傳感器技術已經變得更小、更便宜，這意味著許多公司可以以更低的成本實時監控整個工廠的機械和設備。然而，如果你想從數據中獲得正確和有價值的見解，你需要進一步篩選和分析數據。

人工分析這些龐大的數據將是一項費力的任務。機器學習在這里非常重要。智能程序可以一天24小時監控機器的內部運動，為設備的每個部分(甚至小到一個按鈕)建立長期的疾病歷史報告，并對當前數據和歷史案例進行分析和比較。

當設備的數據值偏離正常狀態時，系統會提前警告可能出現的故障或故障。這樣，企業可以在設備故障發生前及時修復，從而防止停機造成巨大的生產損失。另外，對設備數據的分析可以使管理者更加了解生產系統的現狀以及如何更合理地利用設備資源，從而降低工人的成本，提高產品質量。

1 2下一頁