本文摘要：科技进步大大推展人类生产力的提高，从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。
科技进步大大推展人类生产力的提高，从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。2020-03-30 新一代信息技术带给了许多变化，人工智能渐渐应用于到工业生产等多个领域中去，并驱动了极大的经济价值。
传统制造业依赖廉价的劳动力，通过大批量生产的方式提供更高的报酬。然而，2020-03-30 的市场显得更加多样化，消费者的市场需求在大大变化，拒绝工厂有较慢生产出有有所不同型号产品的能力。自动化和机器换人解决问题了劳动力严重不足的问题，但想符合2020-03-30 小批量、多样化的生产拒绝还是约将近。
构建更高效率的生产必须通过工业物联网、大数据分析和人工智能等多项技术统合。设备确保仍然是个题目游戏在过去的生产系统中，设备确保人员一般来说等机器经常出现故障后才告诉修理，而无法提早预见设备的停机时间。对于机器的日常确保，大多数工厂使用定期维修的方式来来减少设备的故障率，但这种作法准确性较低，即使是具有非常丰富经验的工程师，也是通过猜测的方式来辨别设备有可能不存在的问题。
随着工业物联网的推广应用，对机器的确保也有了新的定义，预测性确保给现代工厂带给很大的便捷。给设备装有上许多的传感器，通过动态监控机器的运营状态，提早预判机器有可能经常出现的故障问题。而机器学习算法在这里起着最重要的起到，它可以协助管理者尽早找到机器的问题。
企业可以从过去的经历中吸取教训，或者从同类事件中总结出有经验来，这正是机器学习所展现出出来的极大能力，机器学习可以通过对历史大数据的了解自学，辨识出有数据中反复经常出现的模式并应用于生产辨别，这样可以更加精确地预测趋势和动态检测生产问题。使用机器学习改良生产系统，不利于企业提高业绩效率。智能监控可以有效地避免宕机传感器技术经过多年的发展，其体积显得更加小而且更加低廉，这对于许多公司来说，意味著可以更加较低的成本去动态监控整个工厂的机器设备。
但是，如果想从数据取得准确的有价值的看法，还必须对数据更进一步检验和分析。用人力为去分析这些可观的数据，将是一件费力的工作。机器学习在这里变得十分最重要，智能程序可以24小时不时监控机器的内部动作，对设备的每一个部件，甚至可以小到一个按钮，创建一个长年的病情历史报表，并对现在的数据展开分析融合历史案情展开对比。当设备的数据值背离长时间状态，系统不会提早警告有可能的故障或过热。
这样企业可以在设备故障再次发生之前展开及时修缮，避免停机而导致极大的生产损失。此外，设备数据的分析可以让管理者更加理解生产系统的现状，告诉如何更加合理的利用设备资源，从而增加工人成本和提高产品质量。

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