传统流水线:“老板,我想请假。”AI:“好的呢。”

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在AI时代,制造业也变天了。

2018杭州·云栖大会上,马云曾说:“新制造很快会对全中国乃至世界的制造业带来席卷性的威胁和席卷性的机会。”未来只有拥抱智能和数据,made in internet ,才能迎来焕然一新的制造业。

由于数字世界的快速发展和数据科学的广泛应用,人类活动的各个领域都在寻求改进。现代制造业通常被称为工业4.0,即第四次工业革命条件下的制造业,它带来了机器人、自动化和广泛的数据应用。数据科学将大大改变制造业。Made in China将华丽变身为 made in internet,制造业与数据合体,将为制造业大国——中国,带来新“智”造!

原始的生产数据不断积累储存,这是自动化的开端和本质。那数据科学与制造业应如何结合呢?


1. 预测性分析


预测分析是对现有数据的分析,以预测并避免出现问题。制造商对监控公司运作及其高绩效非常感兴趣。找到解决问题,克服困难或防止问题发生的最佳方法,是制造商使用预测分析的绝佳机会。预测分析的实施允许处理浪费(生产过剩、空闲时间、物流、库存等)。


2. 故障预测和预防性维护


这两种预测模型都旨在预测设备无法执行任务的时刻。结果,可以实现次要目标——防止这些故障发生或者减少其发生的数量。许多预测技术使得这些成为可能。

预防性维护通常适用于仍在努力减少其失败可能性的设备。预防性维护有两种主要类型:基于时间和基于使用。预防性维护的最大优势在于规划。在制定有关设备未来故障的预测时,制造商可以计划中断或关闭以进行维修。这种中断通常是为了避免相当大的延迟和故障。



3. 需求预测和库存管理


需求预测是一个复杂的过程,涉及会计师和专家的数据分析和大量工作。此外,它与库存管理也有很强的关系。一个简单的事实可以解释这种相互关系——需求预测使用供应链的数据。

将需求预测用于制造商领域有很多好处。首先,它提供了更好地控制库存并减少存储大量无用产品的需求。此外,在线库存管理软件有助于收集可能对进一步分析有很大用处的数据。另一个关键因素是需求预测的数据输入可能会不断更新。因此,可以进行相关预测。其他好处在于改善供应商与制造商关系,因为两者都能有效地调节其库存和供应过程。

需求预测和库存管理考虑了许多因素,其中包括经济或市场,原材料可用性等外部因素。


4. 价格优化


制造和销售产品涉及到将影响产品价格的众多因素和标准都考虑进内。从原材料的初始价格开始,直到分销成本的所有元素都有助于最终产品价格。当客户发现这个价格太高或太低时会发生什么?

价格优化是为制造商和客户找到最佳价格的过程,不是太高不是太低。现代价格优化解决方案可有效提高利润。这些工具汇总和分析来自内部资源和竞争对手的定价和成本数据,并获得优化的价格变体。

在竞争激烈的市场和客户需求变化的条件下,价格优化成为必然,并逐步发展成为持续的过程。


5. 保修分析


制造商每年花费大量资金支持保修索赔。保修索赔披露了有关产品质量和可靠性的宝贵信息。它们有助于揭示产品的早期警告或缺陷。

使用这些数据,制造商可以对现有产品进行改进或开发新产品,更加有效和高效。现代保修分析解决方案可帮助制造商处理来自各种来源的大量保修相关数据,并应用这些知识来发现保修问题的发生位置及其发生的原因。


6. 自动化


机器人正在改变制造业的面貌。如今,利用机器人执行日常任务以及执行困难或危险的任务是很常见的。

制造商倾向于每年投入越来越多的资金用于企业的自动化。人工智能机器人模型有助于满足这种不断增长的需求。此外,工业机器人在很大程度上有助于提高产品质量。每年,升级后的车型都会进入生产车间,彻底改变生产线。它们很简单。而且,制造机器人比以往任何时候都更便宜。


7. 产品开发


大数据为制造企业带来了产品开发的巨大机遇。制造商利用大数据的优势更好地了解客户,并满足其需求。因此,数据可用于开发新产品或改进现有产品。

利用大数据进行产品开发,制造商可以设计出具有更高客户价值的产品,并将新产品推向市场的风险降至最低。在建模和规划时会考虑可行的见解。这些数据可以加强决策过程。此外,数据管理工具被广泛应用于优化分销链的运营方面。



处理客户反馈并将此数据提供给产品营销人员可能有助于创意创建阶段。因此,可以开发出一种新产品,该产品对客户更有用并且对制造商更有利可图。

8. 计算机视觉应用


人工智能技术和计算机视觉应用在质量控制阶段的制造中得到了应用。在这方面,物体识别和物体检测和分类证明是非常有效的。通常情况下,质量控制监测由人进行操作。然而,现在这种操作更依赖于计算机视觉而不是人类视觉。这些监控系统通常包括计算机硬件和软件,相机和用于图像捕获的照明。之后,这些图像在算法上与标准进行比较以识别差异。

计算机视觉应用的主要优势包括:

• 改进了高质量的控制

• 降低人工成本

• 高速处理能力

• 全天候连续可操作性


9. 管理供应链风险


供应链一直是复杂和不可预测的。风险一直是制造流程和产品交付的一部分。使用大数据分析来管理供应链风险可能对制造商非常有利。在分析的帮助下,公司可以预测潜在的延迟危机并计算出现问题的概率。这些公司使用分析来识别备份供应商并制定应急计划。

实时数据分析的应用,可以使行业者紧跟不断变化的趋势。预测和管理可能的风险对于成功的制造业务的运营至关重要。高级流水线,你做好准备了吗?