摘要 尽管各种成本上升，制造企业的商业环境变得越来越昂贵，但削减与技术相关的费用是不可取的。在本文中，揭示了人工智能、机器学习、预测分析和计算机视觉如何使制造公司能够在充满挑战的商业环境中减少开支并提高利润。 人工智能（AI）、机器学习（ML）、预测分析和计算机视觉等创新技术有助于制造商提高内部效率和盈利能力。让我们来看看尖端技术如何使制造业公司能够减少开支并提高利润。
根据西门子的一份报告，近年来与停机时间相关的费用显著增加。意外停机给《财富》全球500强企业造成的损失占其年营业额的11%，接近1.5万亿美元。
预测分析可以成为解决这一昂贵问题的一部分，因为它有助于了解潜在问题的根本原因。通过分析历史数据，制造商可以确定过去是什么因素导致了停机。在实施流程改进、设备升级或操作员培训以防止未来出现类似问题时，这些信息变得至关重要。
此外，制造商可以使用预测分析来优化他们的维护计划。他们可以根据设备运行状况和预测的故障风险来安排维护任务，而不是按照固定的基于日历的时间表进行维护。因此，他们可以保持一致的生产计划，最大限度地减少意外停机时间，降低能源消耗，并节省维修成本。
如果说人工智能是制造运营的“大脑”，那么计算机视觉解决方案就是“眼睛”。
计算机视觉属于人工智能的范畴，使计算机能够理解和解释来自各种图像和视频的视觉信息。这个过程包括使用数据、处理输入图像、标记这些图像上的对象，以及在其中查找模式。
此功能使制造组织能够生成见解、分析历史数据，并识别早期预警信号。当计算机视觉系统检测到问题时，它们可以触发自动响应或提醒人类操作员。因此，团队可以制定策略来解决问题，以免造成代价高昂的缺陷、召回或返工。
机器学习（ML）在库存管理中至关重要，可以提高流程的准确性和有效性。通过利用算法，ML可以分析数据、检测模式和趋势，并提供有关未来需求的预测。
例如，大多数制造商通常会在假日或促销活动期间经历产品需求的大幅激增。但是，有时候也会受到各种不确定性因素的影响，从而导致市场对产品需求的减少。
鉴于ML算法考虑了广泛的变量，包括过去的销售数据、市场趋势以及不断变化的经济状况、天气和社会事件等外部因素，它们可以帮助制造公司做出更明智的决策。有了所有这些信息，他们可以对库存水平进行实时调整，并减少与存储多余库存相关的费用，包括仓储、保险和折旧。
诚然，投资硬件和软件以及部署创新技术产品有时只会帮助制造商自动获得收益。成功的关键因素是制定战略计划，以最大限度地发挥创新解决方案的影响，并防止财务损失。
首先，制造商必须了解他们试图解决的具体业务问题或他们想要释放的机会——减少停机时间、提高质量或优化流程。根据这些优先事项制定数据战略有助于最大限度地发挥影响。
其次，请记住，人工智能、机器学习、预测分析和计算机视觉技术严重依赖数据。因此，制造业公司必须考虑是否能够获得准确、相关和足够的数据。如果需要，他们可以探索改进数据收集和存储能力的方法。
第三，评估当前的IT基础架构。例如，部署计算机视觉系统需要摄像头和数据收集工具。如果没有配备这些工具，那么现在是时候为所需的升级进行预算和计划了。此外，全面了解IT基础架构有助于制造商评估新工具与现有设置的兼容性，从而避免意外开支。
尽管各种成本上升，制造企业的商业环境变得越来越昂贵，但削减与技术相关的费用是不可取的。人工智能、机器学习、预测分析和计算机视觉等高级解决方案可以帮助制造商增强其运营洞察力、主动解决问题、最大限度地减少停机时间并优化库存管理，从而显著节省成本。
（来源：业路网 作者：Sunil Kardam，文章内容仅代表作者个人观点，不代表业路网对本文内容观点的赞同与支持。）
预测分析：防止计划外停机
根据西门子的一份报告，近年来与停机时间相关的费用显著增加。意外停机给《财富》全球500强企业造成的损失占其年营业额的11%，接近1.5万亿美元。
预测分析可以成为解决这一昂贵问题的一部分，因为它有助于了解潜在问题的根本原因。通过分析历史数据，制造商可以确定过去是什么因素导致了停机。在实施流程改进、设备升级或操作员培训以防止未来出现类似问题时，这些信息变得至关重要。
此外，制造商可以使用预测分析来优化他们的维护计划。他们可以根据设备运行状况和预测的故障风险来安排维护任务，而不是按照固定的基于日历的时间表进行维护。因此，他们可以保持一致的生产计划，最大限度地减少意外停机时间，降低能源消耗，并节省维修成本。
计算机视觉：在问题升级之前解决问题
如果说人工智能是制造运营的“大脑”，那么计算机视觉解决方案就是“眼睛”。
计算机视觉属于人工智能的范畴，使计算机能够理解和解释来自各种图像和视频的视觉信息。这个过程包括使用数据、处理输入图像、标记这些图像上的对象，以及在其中查找模式。
此功能使制造组织能够生成见解、分析历史数据，并识别早期预警信号。当计算机视觉系统检测到问题时，它们可以触发自动响应或提醒人类操作员。因此，团队可以制定策略来解决问题，以免造成代价高昂的缺陷、召回或返工。
机器学习（ML）：优化库存管理
机器学习（ML）在库存管理中至关重要，可以提高流程的准确性和有效性。通过利用算法，ML可以分析数据、检测模式和趋势，并提供有关未来需求的预测。
例如，大多数制造商通常会在假日或促销活动期间经历产品需求的大幅激增。但是，有时候也会受到各种不确定性因素的影响，从而导致市场对产品需求的减少。
鉴于ML算法考虑了广泛的变量，包括过去的销售数据、市场趋势以及不断变化的经济状况、天气和社会事件等外部因素，它们可以帮助制造公司做出更明智的决策。有了所有这些信息，他们可以对库存水平进行实时调整，并减少与存储多余库存相关的费用，包括仓储、保险和折旧。
充分利用技术解决方案
诚然，投资硬件和软件以及部署创新技术产品有时只会帮助制造商自动获得收益。成功的关键因素是制定战略计划，以最大限度地发挥创新解决方案的影响，并防止财务损失。
首先，制造商必须了解他们试图解决的具体业务问题或他们想要释放的机会——减少停机时间、提高质量或优化流程。根据这些优先事项制定数据战略有助于最大限度地发挥影响。
其次，请记住，人工智能、机器学习、预测分析和计算机视觉技术严重依赖数据。因此，制造业公司必须考虑是否能够获得准确、相关和足够的数据。如果需要，他们可以探索改进数据收集和存储能力的方法。
第三，评估当前的IT基础架构。例如，部署计算机视觉系统需要摄像头和数据收集工具。如果没有配备这些工具，那么现在是时候为所需的升级进行预算和计划了。此外，全面了解IT基础架构有助于制造商评估新工具与现有设置的兼容性，从而避免意外开支。
战略技术投资
尽管各种成本上升，制造企业的商业环境变得越来越昂贵，但削减与技术相关的费用是不可取的。人工智能、机器学习、预测分析和计算机视觉等高级解决方案可以帮助制造商增强其运营洞察力、主动解决问题、最大限度地减少停机时间并优化库存管理，从而显著节省成本。
（来源：业路网 作者：Sunil Kardam，文章内容仅代表作者个人观点，不代表业路网对本文内容观点的赞同与支持。）
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