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　　近幾十年來(lái)，使用機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化一直是制造商增加利潤(rùn)的最常用手段之一。但現(xiàn)在，使用人工智能（AI）技術(shù)的自動(dòng)化正在改變著制造商改進(jìn)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)并獲得新客戶的能力。

　　AI用途非常廣泛，例如，供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量測(cè)試和檢測(cè)、設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)。AI有改變制造商整體運(yùn)營(yíng)思考方式的力量。雖然這項(xiàng)新技術(shù)越來(lái)越得到用戶的認(rèn)可，但仍有很多制造商因成本、啟動(dòng)時(shí)間、以及結(jié)果的可靠性等顧慮對(duì)其搖擺不定。

　　但其實(shí)，通過(guò)重新定義性能預(yù)期，例如，發(fā)現(xiàn)缺陷、避免誤報(bào)不合格、或者節(jié)省時(shí)間，在檢測(cè)自動(dòng)化流程中使用AI，特別是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的制造商，能享受到巨大的經(jīng)濟(jì)和物質(zhì)收益。成功的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目不但能節(jié)省成本，還能改進(jìn)并讓用戶更好地理解自己的制造流程。部署深度學(xué)習(xí)解決方案初步的雖然高，但直接和間接效益都是巨大的。

　　在這里，我們將探索除直接財(cái)務(wù) ROI 計(jì)算之外的預(yù)期和非預(yù)期 AI 優(yōu)勢(shì)。

01削減成本和減少支出

　　人工檢測(cè)受勞工成本的限制，其中包括人員調(diào)動(dòng)和再培訓(xùn)費(fèi)用。人類檢測(cè)員如果非常專心，其表現(xiàn)通常可以優(yōu)于自動(dòng)化解決方案。但數(shù)據(jù)表明，大部分操作員只能專心15-20分鐘，這就導(dǎo)致一個(gè)班次內(nèi)或生產(chǎn)線之間容易出現(xiàn)不監(jiān)測(cè)結(jié)果一致的情況。但在計(jì)算AI項(xiàng)目的回報(bào)時(shí)，很多制造商會(huì)驚訝于他們的產(chǎn)出和吞吐量提高得這么快。

02加速部署

　　這聽(tīng)起來(lái)可能會(huì)讓人吃驚，因?yàn)樵诤芏嗳说挠∠罄铮珹I應(yīng)用的啟動(dòng)時(shí)間應(yīng)該非常長(zhǎng)。但是實(shí)際上，新型、簡(jiǎn)單易用的工廠自動(dòng)化AI軟件可以加快產(chǎn)品上市時(shí)間。AI不同于傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)，它不是為計(jì)算機(jī)編寫算法或編程復(fù)雜規(guī)則，而是讓同一個(gè)系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)，然后根據(jù)這些范例做出判斷。AI應(yīng)用只需幾個(gè)質(zhì)量工程師和幾百到幾千個(gè)培訓(xùn)圖像，然后即可在幾周時(shí)間內(nèi)完成部署、測(cè)試和微調(diào)。

03改進(jìn)分析和上游流程控制

　　能夠記錄檢測(cè)結(jié)果的AI解決方案可為用戶提供保障，并可在未來(lái)出現(xiàn)故障時(shí)追溯檢查檢測(cè)圖像和判斷。成功自動(dòng)化最終檢測(cè)臺(tái)后，即可將檢測(cè)步驟遷移到上游的檢測(cè)中。最后，深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺(jué)可以與整體流程的改進(jìn)因素關(guān)聯(lián)，例如將具體視覺(jué)數(shù)據(jù)與流程配方、組件供應(yīng)商、設(shè)備差異、工廠位置等指標(biāo)關(guān)聯(lián)。

　　AI是能夠幫助制造商增加利潤(rùn)并為供應(yīng)鏈帶來(lái)間接優(yōu)勢(shì)的全新自動(dòng)化勞工節(jié)省技術(shù)。將AI作為企業(yè)整體戰(zhàn)略性自動(dòng)化計(jì)劃和運(yùn)營(yíng)的一部分后，這種技術(shù)可幫助制造公司實(shí)現(xiàn)更高的績(jī)效水平，增加利益相關(guān)人價(jià)值，并領(lǐng)先競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。