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机器学习将如何彻底改变制造方式

机器学习将如何彻底改变制造方式

让我们思考一下公司生成的大量数据,这些数据包括客户数据、供应商数据、生产数据、人力资源数据……这些信息常常未被集成到所有业务部门,因此无法用整体全面的方式呈现出来,而在有些情况下这些信息甚至未进行数据化处理。这两个不足都会减慢决策的速度,甚至导致错误的决策。在这个新的数字生态系统中,数据是工业4.0的原材料。

然而,人们无法实时分析海量数据来充分利用这些数据。因此,我们需要在自己的组织中植入一个可以克服这些障碍的创新工具。这就是我们所说的“机器学习(machine learning)”。Gartner咨询公司将其视为会彻底改变公司与生产模式的十大战略技术之一。GE能源管理公司(General Electric)的分析结果显示,这一推动第四次工业革命的因素能提高高达20%的产能,大大减少原材料的消耗,并减少20%的返工。

机器学习的关键在于让机器具备认知智能。为此,我们通过导入历史数据来让机器预测未来行为,对不同事件做出反应……与此同时,开发出来的一些算法能自动学习数据,并从这些数据中寻找优化生产的方法。举例来说,如果我们对客户档案进行了信息化处理(规格、订单、频率、材料、价格等),系统就能预测需求,在价格可能会下降时进行提醒,设定价格,检测欺诈行为,防止出现付款不及时的情况,识别新的消费模式。从这个层面来说,由于定制生产在当今世界的重要性日益凸显,机器学习被证明是一种用于细分客户档案、灵活满足个性化订单需求的理想工具。

这种技术甚至可以通过分析客户行为来打开业界“服务化”新业务模式的大门。也就是说,这些工业4.0新工具让我们可以为自己制造的产品提供相关服务。例如,在标准产品的基础上对产品进行个性化生产是为客户提供的一项服务,或者如果我们围绕一项产品创建应用程序,我们同样可以开创新的业务模式。

我们能通过这种方式深入了解自己的客户,应用这种技术,从而大幅提高销售额。

将其用于生产链,可以减少机器停机时间,计算生产速度,根据需求调整工作负荷,或在发生故障前就检测出故障风险。也就是说,它可以实时回应不同的事件,帮助人们做出最正确的决策,甚至能自动执行这些回应。这无疑会提高工厂的敏捷性与速度,生产成本也会更低。 

此外,机器学习可以通过预测分析及合理选择设备与供应商实现更高的生产可扩展性。这种创新技术不仅会为生产水平带来影响,也能通过当下需求来有效组织设备维护,管理库存。机器学习是优化库存、避免多余库存和库存不足的关键。 

因此,拥有一个自动化跟踪系统至关重要,它能实时预测零件组件短缺及零件损坏,从而快速解决问题,按时向客户交货。然而,我们不必拥有大量数据即可应用机器学习。质量比数量更重要。在这种情况下,重要的是筛选那些真正具有预测价值的“原材料”。总而言之,通过能够纵览信息与预测生产的分析系统来选择战略性信息能在提高生产效率的同时降低生产成本,从而让我们变得更加富有竞争力。

关于Lantek

Lantek是一家跨国公司,正引领钣金和金属工业领域公司的数字化转型。它在机械加工业智能化中提供了自己的专有软件解决方案,可以进行工厂间互联,从而将其转换为智能工厂。无论制造金属零件的公司采用任何切割技术(激光等离子氧切割水切割剪切冲压)用于金属板材、管材和型材,都可为其提供CAD / CAM / MES / ERP开发解决方案

该公司成立于1986年,位于巴斯克地区(西班牙),主要的欧洲机床开发中心之一,能够将板材和金属加工技术与最先进的制造管理软件相结合。凭借其创新能力和国际化承诺,公司目前是该行业的杰出领导者。在100多个国家拥有超过20,000多名客户,在14个国家拥有自己的办事处,拥有遍布全球的分销商网络。2017年,其国际业务贡献了其收入的86%。

April 2018
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