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认知制造:改变当今制造的四种应用

2018/10/16    来源:e-works    作者:IBM      
关键字:IBM  认知制造  
认知制造使用认知计算、工业物联网和高级分析,以前所未有的方式优化制造流程。它可帮助企业缩短停机时间和降低成本,同时还能改善基本业务指标,例如生产力、产品可靠性、质量、安全性和产量。

    流程和质量改进——从设计到保修支持,优化生产和生产效率

    质量并非仅指最终产品的状态:它体现了整个制造过程,以及整个制造生命周期内影响产品开发的各种变量。制造商可使用认知制造工具密切监控并了解许多影响产品质量的运营属性,从而确保所有运往市场的产品均符合公司的质量要求。收益包括在从设计、生产到保修支持的全程提高生产力和产量。

    各个行业的许多制造商已采用认知流程和质量改进技术。其收益包括由于更优质的产品显著增加的收入;通过降低维修和保修节约资金;降低质量控制的人工成本;以及增加系统正常运行时间。收益非常显著:例如,一家欧洲汽车制造商使用预测模型识别生产线中需要调整的特定部件,从而使生产力提高了25%。在另一项应用中,一家电子设备制造商预测采用认知技术将其质量控制的人工成本降低5%至20%。

    认知方法之所以有效,原因在于使用分析、算法、自动化视觉检测和机器学习,能够比传统技术(例如统计过程控制(SPC)或人工检查)更早、更明确地识别潜在质量问题。认知技术可发现通常情况下可能检测不到的细微问题,能够提供包括实时警报在内的详细、准确、及时的洞察。

    认知技术还可帮助制造商监控和解读产品上市后的产品状态。此方法可监控产品磨损和更换率的变化,并考虑保修条款、召回通知以及其他非结构化数据来源。它可使用此信息识别部件加速磨损和更换的早期预警信号,并且尽量减少误报。

责任编辑:程玥
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