制造业中的制造预测质量分析：人工智能和机器学习如何改变行业

作者：李源 2023-05-16 15:21:23人工智能 通过预测分析质量管理，制造商现在可以利用人工智能(AI)和机器学习(ML)等前沿技术，业中业在质量问题出现之前得以识别和避免，测质这显著地提高了企业的量分生产力和盈利能力。

近年来，析人学习制造企业面临着一个日益严峻的工智挑战：如何在提高效率和降低成本的同时，保持和提高产品质量。机器在这种情况下，何改预测质量分析可以提供帮助。变行通过预测分析质量管理，制造制造商现在可以利用人工智能(AI)和机器学习(ML)等前沿技术，业中业在质量问题出现之前得以识别和避免，测质这显著地提高了企业的量分生产力和盈利能力。

质量控制和预测质量分析

制造商通常依靠质量控制程序来保证他们的析人学习产品满足必要的要求。在生产过程结束时，工智这通常需要检查产品的样品，以寻找任何缺陷或不合格。然而，这种策略有一些缺点。对于初学者来说，它只用于在问题已经发生后发现问题，而不是根本防止它们发生。单独检查每个产品也很耗时，容易出现人工错误，而且价格昂贵，特别是对于大型企业。

另一方面，预测性质量分析利用数据和分析来发现制造过程中的模式和趋势，使制造商能够在质量问题出现之前预测和阻止质量问题。分析来自多个来源的数据，包括传感器读数、机器记录和质量控制检查，可以用来做到这一点。制造商可以检测数据中的模式和异常，这些数据指向未来的质量问题，并通过使用人工智能和机器学习算法来识别它们，采取预防措施。

预测分析质量在制造业中的好处

在制造业中使用预测分析工具有几个重要的优势，主要是能够在质量问题开始之前识别和阻止质量问题。这样可以显著地降低不良品的生产数量，提高整个产品线的标准，增加消费者的幸福感和忠诚度。此外，生产商可以通过在生产过程的早期发现和解决质量问题，避免在返工和报废上浪费时间和费用。

提高生产效率的能力是制造业中预测质量的另一个重要优势。制造商可以通过定位生产过程中的瓶颈和低效率来进行更改和改进，以提高生产率并节省成本。此外，企业可以通过跟踪总体设备效率(OEE)等KPI，利用数据和分析来提高制造运营，从而减少停机时间，提高整体设备效率。

在预测性质量制造中利用人工智能和机器学习

人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的应用是预测分析质量管理的主要促进因素之一。随着这些技术的使用，随着时间的推移，预测算法可以处理更多的数据，从而变得更加精确和高效。为了进一步提高其能力，预测性质量制造还可以与其他尖端技术相结合，例如物联网(IoT)和大数据分析。然而，有一件事要记住，数据管理(数据收集、数据准备等)是预测分析整体有效性和准确性的关键因素。清洁生产数据将产生更准确的模型，这是一场重大战役。

如今，现代的云计算人工智能和机器学习解决方案可以将工厂车间的专业人员转变为公民数据科学家，通过使用拖放、直观的用户体验和专注于解决问题，而不是花费时间学习数据科学实践的本质。凭借深厚的领域知识，这些公民人工智能制造解决方案不仅可以建立准确的机器学习模型来快速预测质量，还可以随着时间的推移监测和自我调整其性能，因为它们的准确性会因生产数据的变化而降低。因此，企业就需要雇佣大批数据科学家来提高制造质量。

如果制造商不使用现代的预测质量人工智能解决方案，而只是使用自己的解决方案，他们必须处理实施和维护内部预测分析质量管理系统的成本和复杂性。这对制造商来说可能是一项重大投资，需要专门的专业知识和资源。此外，企业需要准备好管理预测分析工具为制造业生成的大量数据，这可能是一项复杂且耗时的任务。

另一方面，现代人工智能驱动的预测分析质量管理解决方案对制造商来说是一个非常具有成本效益的选择，因为它消除了对大量前期投资和专业知识的需求。在现收现付的定价模式下，经济效果相当不错。此外，云计算解决方案通常由经验丰富的提供商提供，他们可以管理数据和基础设施，从而减轻制造商的负担。通过公民数据科学家的方法和针对非技术利益相关者的直观的点击界面，它使制造业中的预测分析更容易获得。换句话说，现代基于人工智能的预测解决方案可以提供可扩展性、灵活性，并易于与其他技术集成，例如物联网和大数据分析，使制造商更容易适应不断变化的业务需求。

预测分析质量管理在行动：制造用例

当制造企业使用预测技术优化其制造流程时，它会使用大数据和统计分析创建制造车间的全面图景，使企业能够做出明智的选择，防止代价高昂的错误。

通过在质量控制中使用数据分析，这种过程优化可以在许多不同的行业中实现，包括：

• 生产食品和饮料(例如，预测一批啤酒何时可以装瓶)
• 化学生产(例如，确定化学反应的最佳时间)
• 汽车生产(例如，确定轮胎需要多长时间才能达到最佳性能)
• 飞机生产(例如，预测飞机何时准备起飞)，机器人和自动化生产商(例如，确定更换装配线上磨损部件的最佳时间)
• 各种生产者(例如，预测机器何时需要维护)

以下以汽车行业为例，许多汽车制造商正在集成传感器数据和机器学习算法，以跟踪和预测其装配线上机械的性能。制造商可以通过检查来自机械的传感器数据，例如温度、振动和噪声水平，来发现指向可能问题的模式和异常。例如，具有奇怪振动模式的机器可能有轴承问题，可以在故障发生之前修复。制造商可以提高其装配线设备的可靠性和效率，通过采用预测质量来尽早发现和解决可能的问题，从而提高产量和降低成本。

除了帮助预防食品和饮料行业的食品安全问题之外，预测分析质量管理还有助于降低食品召回和法律诉讼的可能性。通过利用人工智能和机器学习算法检查传感器数据，制造商可以发现温度、pH值和其他参数的趋势和异常，这些参数可能指向潜在的损坏或污染。制造商可以发现不合格的趋势和模式，并通过评估质量控制检查的数据采取预防措施来解决这些问题。这一积极主动的策略有助于提高食品的总体标准和安全性，同时降低食品召回和法律行动的可能性。

结论

总而言之，制造业领导者和运营技术专业人士应该越来越多地利用现代基于云计算、人工智能的质量分析管理解决方案，在提高产品质量的同时提高生产率和降低成本。预计未来几年这一领域将出现大量创新，通过成为预测分析解决方案的早期采用者，制造企业将在人工智能的发展中更具竞争力，这是一个明智的商业决策。

责任编辑：华轩 来源： e-works 人工智能机器学习

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