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科技进步不断促进人类生产力的提高，从传统的手工制造发展到自动化、网络化和智能化生产。今天，新一代信息技术带来了许多变化。人工智能已经逐渐被应用到工业制造等许多领域，并产生了巨大的经济价值。

科技进步不断促进人类生产力的提高，从传统的手工制造发展到自动化、网络化和智能化生产。今天，新一代信息技术带来了许多变化。人工智能已经逐渐被应用到工业制造等许多领域，并产生了巨大的经济价值。

传统制造业依赖廉价劳动力，通过大规模生产获得更高的回报。然而，今天的市场变得越来越多样化，消费者的需求也在不断变化，要求工厂有能力快速生产不同类型的产品。

自动化和机器替代已经解决了劳动力短缺的问题，但是它们仍然不能满足今天小批量和多样化的生产要求。为了实现更高效的生产，许多技术，如工业物联网、大数据分析和人工智能都需要整合。

设备维护不再是一个猜谜游戏

在过去的生产系统中，设备维护人员通常在知道维护之前等待机器发生故障，但无法提前预测设备的停机时间。对于机器的日常维护，大多数工厂采用定期维护来降低设备的故障率，但这种方法的准确性较低。即使是有经验的工程师也通过猜测来判断设备可能存在的问题。

随着工业物联网的普及和应用，机器维修有了新的定义，预测维修给现代工厂带来了极大的便利。设备上安装了许多传感器，通过实时监控机器的运行状态，可以提前预测机器可能出现的故障。机器学习算法在这里起着重要的作用，它可以帮助管理者及早发现机器问题。

企业可以从过去的经验中吸取教训，或者从类似事件中总结经验，这就是机器学习的巨大能力。机器学习可以识别和学习历史大数据，识别数据中的重复模式，并将它们应用于生产判断，从而可以更准确地预测趋势，并实时检测生产问题。利用机器学习改进生产系统有利于企业提高绩效效率。

智能监控可有效防止停机

经过多年的发展，传感器技术已经变得更小、更便宜，这意味着许多公司可以以更低的成本实时监控整个工厂的机械和设备。然而，如果你想从数据中获得正确和有价值的见解，你需要进一步筛选和分析数据。

人工分析这些庞大的数据将是一项费力的任务。机器学习在这里非常重要。智能程序可以一天24小时监控机器的内部运动，为设备的每个部分(甚至小到一个按钮)建立长期的疾病历史报告，并对当前数据和历史案例进行分析和比较。

当设备的数据值偏离正常状态时，系统会提前警告可能出现的故障或故障。这样，企业可以在设备故障发生前及时修复，从而防止停机造成巨大的生产损失。另外，对设备数据的分析可以使管理者更加了解生产系统的现状以及如何更合理地利用设备资源，从而降低工人的成本，提高产品质量。

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