人工智能和機器學習

人工智能和機器學習使制造公司能夠充分利用不僅在工廠車間，而且在其業(yè)務部門，甚至來自合作伙伴和第三方來源的信息量。 人工智能和機器學習可以創(chuàng)造洞察力，天津智能制造，提供運營和業(yè)務流程的可見性、可預測性和自動化。 例如：工業(yè)機器在生產過程中容易發(fā)生故障。 使用從這些資產中收集的數據可以幫助企業(yè)基于機器學習算法執(zhí)行預測性維護，從而延長正常運行時間和提率。

一個系統或者項目上線，只是萬里長征邁開了步，其實真正的挑戰(zhàn)和困難是運營不是上線。為什么現在很多企業(yè)的信息化項目上了很多，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)務量身定做的，項目實施過程期間，真正的用戶往往參與的時間很短，一般就需求調研階段和用戶接受測試UAT（User Acceptance Test）階段，加起來估計也不足半個月，而且好多業(yè)務關鍵用戶在這個參與其間，又不是全職，還有很多本職的工作，所以在這個階段，想讓終使用的用戶能對系統功能和體驗做出很恰當判定是不可能的；項目功能測試的數據也是的，UAT測試不可能把所有的業(yè)務流程都能按照1：1實物流程運作一遍，這個時候的測試往往并不能識別很多潛在的問題；業(yè)務的需求在不斷的變化，很多業(yè)務本身也是在不斷通過項目不斷優(yōu)化和完善，因此不可能基于半年前或者一年前提的需求，智能制造與數字化工廠，還能那么好的兼容；軟件系統的笨重和復雜，智能制造系統，若沒有足夠的運營支持和不斷的培訓推廣，很多用戶就放棄使用了。

該試驗依賴于無線網絡，機器和產品通過無線網絡完成所有的通訊工作，需要的人工輸入就只是下達樣本訂單。

的安貝格工廠體現了現階段的智能運營工廠的潛能。該工廠致力于為巴斯夫、拜耳集團、戴姆勒、寶馬公司等德國工業(yè)公司（以及它們的眾多海外競爭對手）的工廠生產自動化機器，過去25年一直在逐步強化數字化運作。目前，它的自動化運作程度已經達到75%左右，其1150名員工主要是從事計算機運行和生產流程監(jiān)控工作。