提升生產(chǎn)效率

- 優(yōu)化生產(chǎn)流程：通過AI技術(shù)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，能發(fā)現(xiàn)潛在的流程瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化。如SEWC借助數(shù)據(jù)分析等方法，讓HMI產(chǎn)品檢測時間縮短了9%。

- 提高設(shè)備運(yùn)行效率：利用邊緣計算和AI技術(shù)，使設(shè)備具備更強(qiáng)的本地數(shù)據(jù)處理和分析能力，快速做出決策，減少設(shè)備等待時間。同時，通過預(yù)測性維護(hù)提前處理設(shè)備隱患，降低設(shè)備故障率，延長設(shè)備運(yùn)行時間。

提高產(chǎn)品質(zhì)量

- 精準(zhǔn)質(zhì)量檢測：運(yùn)用人工智能算法，如在SEWC的AOI檢測中，使預(yù)判準(zhǔn)確率顯著提高，需要人工復(fù)判的產(chǎn)品數(shù)量減少了75%，還能保證問題產(chǎn)品的逃逸幾率為零。

- 質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化：基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和邊緣計算技術(shù)，軟件系統(tǒng)可以對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，不斷自我學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對生產(chǎn)參數(shù)的智能優(yōu)化。

降低成本

- 人力成本降低：智能系統(tǒng)可替代部分人工任務(wù)，如質(zhì)量檢測、廢料分揀等環(huán)節(jié)，減少人力投入。像SEWC的廢料分揀環(huán)節(jié)，采用人工智能后，避免了重新訓(xùn)練模型以及人為調(diào)整參數(shù)的步驟，節(jié)約了人力。

- 資源成本降低：通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，實現(xiàn)能源的優(yōu)化管理，降低能源消耗。同時，精準(zhǔn)的生產(chǎn)控制減少了原材料的浪費(fèi)。

增強(qiáng)生產(chǎn)靈活性和適應(yīng)性

- 快速產(chǎn)品切換：小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)等應(yīng)用，使產(chǎn)線在面對產(chǎn)品種類調(diào)整時，只需采集小樣本就能對新產(chǎn)品進(jìn)行高準(zhǔn)確率質(zhì)量檢測，快速適應(yīng)新產(chǎn)品生產(chǎn)。

- 柔性生產(chǎn)能力提升：借助5G等通信技術(shù)和先進(jìn)的控制系統(tǒng)，實現(xiàn)設(shè)備之間更快速、穩(wěn)定的通信，支持更復(fù)雜的分布式控制系統(tǒng)，使生產(chǎn)能根據(jù)市場需求快速調(diào)整產(chǎn)品種類和產(chǎn)量。