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行业挑战促使制造商专注于提高效率、优化生产和质量以及减少计划外停机时间。利用数据和分析技术，例如工业人工智能 (AI) 和预测分析，可以通过更准确地从不同来源捕获数据来改变公司的资产和系统，从而增加业务洞察力并增强预测能力。
人们倾向于关注眼前的需求——满足不断增长或不断减少的产品需求。但是，这些决策将对品牌产生长期影响www.cechina.cn，最终会影响您公司的竞争地位，因此以尽可能多的洞察力做出这些决策至关重要。
工业 AI、预测分析和机器学习 (ML) 对于以始终有价值的方式对行为和后果进行建模至关重要。了解如何操作，并能够对其进行细粒度分解，以采取能够产生影响的生产性行动非常重要。
部署有助于在运营中使用工业AI功能的解决方案有很多好处。例如，通过打破信息和数据孤岛，航空航天制造商可以利用以前未使用或未充分利用的数据，加快运营速度并更快、更精确地生产成品和零件。跟踪设备的性能和健康状况可以优化车间的维护和安全，使关键的制造资产更加可靠和可用。
在加快生产、增加产量的同时，还可以提高准时交货绩效，更快地响应后期状态变化，更清晰地查看在制品订单，并缩短生产周期。
由于缺乏从车间到最高管理层的实时信息，企业很难及时查看关键信息以适应市场变化或客户需求。通过使用人工智能和分析技术实施有效的工业应用程序，车间人员可以深入了解复杂的工作流程，从而获得更多数据驱动的洞察力，同时更严格地控制生产质量、人员配备和预测性维护计划。
构建工业AI系统的挑战
对于很多传统的制造企业来说，扩展和使用数字接触点存在一定的障碍和风险。
第一个障碍是了解可以使用数据改进的业务流程。确定如何在当前流程中使用该数据以及如何修改该流程以获得改进的业务结果。了解流程会告诉您所需的数据、从何处获取数据、用于决定是否更改流程的 AI 模型以及该决定的理由。
另一个关键障碍是接受AI的输出。许多AI系统是黑匣子，其中的输出逻辑无法被外行人轻易理解的。因此，构建与物理模型相对应的 AI 模型很重要。
请记住，工业AI的实施一开始可能并不容易，但随着越来越多的工业资产被数字化，使用数据来改进业务流程和业务价值的机会也将呈指数级增长。
此外www.cechina.cn，企业经常处理陈旧的系统和现场层的多个系统，连接性较低的机器以及无法分析端到端的数据集。
有了已经可用的数据，团队就不需要处于持续的反应状态。结合跨工业数据源的数据，可以快速识别问题，发现根本原因，预测未来性能并自动采取行动，以不断提高质量、利用率、生产力、安全性和运营交付能力。
例如，为了提高质量，您可以从各种来源自动导入与流程相关的数据，并应用 AI/ML 模型在生产运行之前和期间预测质量——在提高质量的同时减少浪费和成本。
推动持续的改进
全球大约 70% 的公司知道他们需要实施工业分析以保持竞争力。借助机器学习和分析，制造企业可以利用物联网 (IoT) 机会，优化运营并产生更大的盈利能力。
此外www.cechina.cn，采用最新的分析技术也有助于吸引和留住最优秀的人才。当今的数字化工厂及其移动、互联的劳动力，为企业带来了加速并持续改进的动力www.cechina.cn，从而使其能够不断提高生产力和效率。
机器学习和分析的成功之旅并不意味着工程师和车间工人必须成为数据科学家。无缝连接、丰富的可视化和预测分析使工程师能够分析操作场景，量化操作变化对关键性能指标的影响，并确定性能变化的原因。
全面的分析解决方案开发环境提供了可视化分析构建块CONTROL ENGINEERING China版权所有，用于构建和测试计算、预测分析以及实时优化和控制解决方案，可连接到实时和历史数据源，并可拖放访问丰富的功能库。解决方案保存为可重复使用的模板www.cechina.cn，以便轻松部署到类似资产或流程单元，并永久部署到生产中。
为了支持完整的物联网价值旅程，请寻找从简单计算到预测ML模型、再到实时优化和高级控制算法的功能。
一个好的解决方案可以为工程师提供快速向导驱动的数据挖掘，以便快速获得洞察；为主题专家和工程师提供一个简单的可视化拖放环境；无需编程即可实现简单计算、数据清理、数学、统计、ML模型、实时优化和高级过程控制的分析解决方案模板。这些解决方案对于部署工业AI以提高效率有很大帮助。
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