人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)使制造公司能夠充分利用不僅在工廠車間，而且在其業(yè)務(wù)部門，甚至來(lái)自合作伙伴和第三方來(lái)源的信息量。 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以創(chuàng)造洞察力，天津智能制造，提供運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)流程的可見性、可預(yù)測(cè)性和自動(dòng)化。 例如：工業(yè)機(jī)器在生產(chǎn)過程中容易發(fā)生故障。 使用從這些資產(chǎn)中收集的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法執(zhí)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，從而延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間和提率。
一個(gè)系統(tǒng)或者項(xiàng)目上線，只是萬(wàn)里長(zhǎng)征邁開了步，其實(shí)真正的挑
一個(gè)系統(tǒng)或者項(xiàng)目上線，只是萬(wàn)里長(zhǎng)征邁開了步，其實(shí)真正的挑戰(zhàn)和困難是運(yùn)營(yíng)不是上線。為什么現(xiàn)在很多企業(yè)的信息化項(xiàng)目上了很多，但反饋都是用的不好呢，智能制造發(fā)展前景，這有很多原因造成的：很多軟件不是為企業(yè)的業(yè)務(wù)量身定做的，項(xiàng)目實(shí)施過程期間，真正的用戶往往參與的時(shí)間很短，一般就需求調(diào)研階段和用戶接受測(cè)試UAT（User Acceptance Test）階段，加起來(lái)估計(jì)也不足半個(gè)月，而且好多業(yè)務(wù)關(guān)鍵用戶在這個(gè)參與其間，又不是全職，還有很多本職的工作，所以在這個(gè)階段，想讓終使用的用戶能對(duì)系統(tǒng)功能和體驗(yàn)做出很恰當(dāng)判定是不可能的；項(xiàng)目功能測(cè)試的數(shù)據(jù)也是的，UAT測(cè)試不可能把所有的業(yè)務(wù)流程都能按照1：1實(shí)物流程運(yùn)作一遍，這個(gè)時(shí)候的測(cè)試往往并不能識(shí)別很多潛在的問題；業(yè)務(wù)的需求在不斷的變化，很多業(yè)務(wù)本身也是在不斷通過項(xiàng)目不斷優(yōu)化和完善，因此不可能基于半年前或者一年前提的需求，智能制造與數(shù)字化工廠，還能那么好的兼容；軟件系統(tǒng)的笨重和復(fù)雜，智能制造系統(tǒng)，若沒有足夠的運(yùn)營(yíng)支持和不斷的培訓(xùn)推廣，很多用戶就放棄使用了。
該試驗(yàn)依賴于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器和產(chǎn)品通過無(wú)線網(wǎng)絡(luò)完成所有的通訊工作，需要的人工輸入就只是下達(dá)樣本訂單。
的安貝格工廠體現(xiàn)了現(xiàn)階段的智能運(yùn)營(yíng)工廠的潛能。該工廠致力于為巴斯夫、拜耳集團(tuán)、戴姆勒、寶馬公司等德國(guó)工業(yè)公司（以及它們的眾多海外競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手）的工廠生產(chǎn)自動(dòng)化機(jī)器，過去25年一直在逐步強(qiáng)化數(shù)字化運(yùn)作。目前，它的自動(dòng)化運(yùn)作程度已經(jīng)達(dá)到75%左右，其1150名員工主要是從事計(jì)算機(jī)運(yùn)行和生產(chǎn)流程監(jiān)控工作。
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