深度学习在制造业的7大应用 第1张Source: Mckınsey

与预防性维护相比，预测性维护越来越受欢迎。这可能部分是由于深度学习解决方案带来的更有效的预测性维护。

基于深度学习的预测分析，通过更准确地识别下一个潜在的问题来防止机器的故障。深度学习算法分析来自安装在设备上的传感器的实时声音、图像和其他数据，以减少系统的停机时间。

深度学习算法可以准确预测运营结果。它使公司能够优化其流程。

深度学习模型使用来自摄像头的实时传感器数据，通过监测生产线、机器的等待时间、库存、机器的技术状况和工人的不安全行为，创造数据驱动的洞察力。

公司可以通过分析有关原材料、质量问题、维护活动和其他生产因素（如温度和湿度）的数据来检查其流程的有效性。这种能力有助于发现不增值的活动、不盈利的生产线和运营中的瓶颈。

其中一些预测可以被嵌入到物联网设备中，如摄像头，用于实时决策。

深度学习是一种新颖的、对数据要求很高的、高精确度的分析方法。因此，它可以在复杂的供应链管理领域增加价值，在那里，简单的算法无法达到高水平的准确性。使用深度学习，公司可以

这些能力使公司能够对市场需求的变化作出快速反应，如油轮在苏伊士海峡被。

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机器学习在产品设计中的应用越来越多。高性能的产品设计使用深度学习算法，用于

汽车设计领域的工程师，机器学习将是设计更快的赛车的关键，神经网络可以用来创建更真实的模拟，并计算必要的结果以达到最佳性能。

减少生产损失/错误对制造企业来说至关重要。以深度学习为动力的计算机视觉能力被用来及时自动检测有缺陷的产品。顾问声称，这种解决方案的质量检测可以在特定的使用案例中识别的缺陷。

这使生产团队能够更早修复质量问题。而一般来说，缺陷越早解决，解决的成本就越低。例如，当汽车的线路刚刚部署好时，与整车组装和喷漆后相比，修复汽车的线路要容易得多。

作为一个例子，有一个基于深度学习的图像识别系统，该系统是用几百万张测试图像训练出来的。该系统使用来自摄像头的冲压金属板图像并对其进行分析。据称，它能成功识别金属板上的细微裂纹。

公司使用工业机器人来处理复杂和危险的过程。现在，深度学习架构使机器人能够自行学习。例如，日本工业机器人制造商公司正在尝试使用深度强化学习模型。机器人可以通过深度学习模型的物体和模式识别能力来训练自己完成新任务。

对于物流业务，深度学习模型可以通过分析车辆和司机的实时数据来提高燃油效率和交付时间。