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  工業(yè)一直是制造業(yè)效率的關鍵驅動力。然而，隨著工業(yè)設備的日益數(shù)字化以及車間和工廠車間人工智能的興起，我們正在進入一場新的革命，改變著原始設備制造商（OEM）思考和處理制造的方式。有了數(shù)據(jù)，就可以開始實施有效的預測性維護。預測性維護通過監(jiān)控操作來評估和識別潛在故障，延長機器的使用壽命。

  人工智能預測的計劃內維護停機可以防止生產線發(fā)生故障。AI在提高質量的同時為我們節(jié)省時間和費用的另一種方式是，在生產過程的早期預測某個零件是否能滿足質量要求。例如，印刷電路板（PCB）的集成度非常高，需要用X光來評估其質量，而X射線機耗資巨額。我們可以通過評估哪些部件有失敗的風險并適當?shù)貞脺y試資源來提高產量，并消除X射線這一瓶頸。我們能夠預先識別出好的部件，這樣我們就可以只對有風險的部件進行徹底的測試。 

  有了數(shù)據(jù)，可以創(chuàng)建一個AI模型來識別問題。但如果你不收集數(shù)據(jù)，你將永遠不知道你能用它做什么。人工智能的附加值。AI從一臺機器擴展，并擴展到整個制造生產線和供應鏈。它通過擴展我們關注的細節(jié)水平來徹底改變制造業(yè)。AI將獲取的數(shù)據(jù)情景化處理并創(chuàng)建工廠的數(shù)字孿生方面發(fā)揮著作用。在下一階段，將數(shù)據(jù)用于分析原因和影響。這些數(shù)據(jù)還預測了使用 AI、機器學習和模擬來提高生產力時會發(fā)生什么。這種轉變更多地轉向規(guī)范性功能，推動優(yōu)化操作并導致自主系統(tǒng)。

  產品在生產線末端是否符合標準存在不確定性。借助AI，我們可以確定哪些產品更有可能面臨缺陷風險。這消除了不確定性，使測試更加高效?？煽啃詠碜詫Σ淮_定性所在的認識。我們對工廠車間了解得越多，我們就能越高效地指導操作，從單臺機器一直到供應鏈。AI 提供了對 OEM 目前可能感到完全缺乏控制的領域的可見性和洞察力。有洞察力，OEM可以在他們以前甚至無法看到的領域做出更好的預測。

  隨著工業(yè)設備的數(shù)字化轉型，機器會產生大量的數(shù)據(jù)。今天，這些數(shù)據(jù)中的大部分都被忽略了。但是，當AI收集和分析這些數(shù)據(jù)時，OEM可以深入了解其運營情況。收集和了解數(shù)據(jù)，AI可以評估和分析數(shù)據(jù)以提高效率，做出有用的預測，并提供有關如何進一步提高質量和可靠性的見解。AI還有助于消除原始設備制造商甚至不知道的盲點，減少不確定性，并更好地了解所涉及的實際生產風險。