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)備運行效率：利用邊緣計算和AI技術(shù)，使設(shè)備具備更強的本地數(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)測性維護提前處理設(shè)備隱患,，降低設(shè)備故障率,，延長設(shè)備運行時間。

提高產(chǎn)品質(zhì)量

- 精準質(zhì)量檢測：運用人工智能算法,，如在SEWC的AOI檢測中,，使預(yù)判準確率顯著提高，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，精準的生產(chǎn)控制減少了原材料的浪費,。

增強生產(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)品進行高準確率質(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。