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加速会注：每个制造商都有潜力将机器学习技术融入到他们的日常生产运营中，并通过将预测性洞察力投入到生产中获得更多竞争力。机器学习的核心技术恰好能解决制造商每天面临的一些复杂的问题。从努力保持供应链高效运行，到按时生产定制的产品，机器学习算法都拥有为每个生产阶段提供准确预测的潜力。许多正在开发的算法具有迭代性，它们能够不断学习，并不断寻求最优化的结果。这些算法能以毫秒为单位进行迭代，这使得制造商能够在短短几分钟内找到最合适的结果。

机器学习技术改革制造业领域的10大方式，如下：

1. 生产量可增加到20％，并降低4％原材料消耗。

机器学习智能制造系统能够进行数据的预测和分析，并能够在机器、生产单元和工厂层面提高收益率。

2. 提供更多的相关数据，以便财务，运营和供应链团队能够更好地管理工厂和需求方面的制约因素

许多制造业企业的IT系统都没能融入企业的其他环节中，这使得跨职能的团队很难实现共同的目标。机器学习将新层次的洞察力和智慧带入团队，使得优化生产流程，库存，半成品（WIP）和价值链的决策成为可能。

3. 提高预防性维护和日常修理和彻底检修（MRO）的能力，通过更加准确的预测组件和部件的性能。

将机器学习数据库，应用程序和算法结合到云平台的技术目前已经获得了广泛的使用，这已经被亚马逊，谷歌和微软公司所证明。

4. 实现状态监测流程，为大规模的制造商提供高效的整体设备效率（OEE）从65％提高到85％。

汽车行业的原始设备制造商  与塔塔咨询服务公司合作，以提高他们的生产过程，并见证了冲压线的整体设备效率达到65％的低点，其中故障时间占比17-20％。

5. 机器学习革命性的改变了人际关系能力，销售团队正迅速崛起为领导者。

一系列的收购销售团队的行动使得他们在机器学习和人造智能方面成为全球领导者。

6. 通过机器学习算法改革商品和服务，决定哪些因素程度最大或最小的影响全公司的质量。

制造商通常都面临着使产品和服务与公司的核心工作流的水平相对应。 而质量是孤立的。机器学习是通过确定内部流程，工作流和那些影响达到质量目标的因素，来对产品和服务质量进行改革。使用机器学习，制造商将能够拥有更棒的生产智能，这个智能可以帮助预测他们的质量和采购决策如何影响六个西格玛性能，并能够帮助测量、分析、改进和控制相关框架。

7. 通过合理化的运用团队，机械，供应商和客户的要求来提高生产效益，已经通过机器学习得以实现

机器学习在当前的航空航天与国防，离散化，工业和高科技制造商中发挥着巨大的作用，并为行业带来了翻天覆地的变化。制造商正在转向成为更复杂的，定制的产品，通过更多的利用生产能力，和机器学习来帮助实现机器，员工和供应商的最佳配置。

8. 制造业成为服务部门的愿景将成为现实得，这得益于机器学习使得生产服务的订够模式成为现实。

制造商，其生产工艺过程已经设计成支持快速，高度定制化的生产运行，能够在全球化的环境中很好的定位相关新业务。包装消费品、电子产品供应商和零售商，他们的制造成本们拥有能力订购相关制造服务，并在品牌，营销，和销售投入更多的资金力量。

9. 机器学习是优化供应链的最理想方式，并能够创造更大的规模经济

对于许多复杂的生产厂家，70％以上的产品直接供给供应商，又供应商来权衡哪些买家能够首先履行他们的第一笔订单。通过使用机器学习技术，买家和供应商可以更有效地协作，减少缺货，提高预测的准确性，并能够在交货日期或之前送货。

10. 在合适的时间提供给顾客合适的价格，以获得最大的利润和在机器学习的帮助下封闭销售将成为家常便饭。

机器学习延伸了企业级的价格优化的应用程序在目前所提供的。其中最显著的差异如何优化价格与策略以加快销售周期。

本文来自：加速会

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