深度學習解決方案正在通過這些好處將製造企業轉變為高效率的組織：
- 提高生產力
- 減少生產缺陷
- 提高產能利用率
- 降低維護成本
在製造業中使用深度學習的興趣有多大？
深度學習很適合製造業，因為製造業產生了大量的資料（例如來自感測器的時間序列資料），然而大多數製造業公司並沒有有效地使用這些資料。
根據麥肯錫的資料，深度學習模型有可能在供應鏈管理和製造業中每年創造1-2萬億美元的收益，你可以看到下面的資料。
Source: Mckınsey
製造業中的深度學習用例有哪些？
維修
與預防性維護相比，預測性維護越來越受歡迎。這可能部分是由於深度學習解決方案帶來的更有效的預測性維護。
基於深度學習的預測分析，通過更準確地識別下一個潛在的問題來防止機器的故障。深度學習演算法分析來自安裝在裝置上的感測器的實時聲音、影象和其他資料，以減少系統的停機時間。
預測性分析
深度學習演算法可以準確預測運營結果。它使公司能夠優化其流程。
深度學習模型使用來自攝像頭的實時感測器資料，通過監測生產線、機器的等待時間、庫存、機器的技術狀況和工人的不安全行為，創造資料驅動的洞察力。
公司可以通過分析有關原材料、質量問題、維護活動和其他生產因素（如溫度和溼度）的資料來檢查其流程的有效性。這種能力有助於發現不增值的活動、不盈利的生產線和運營中的瓶頸。
其中一些預測可以被嵌入到物聯網裝置中，如攝像頭，用於實時決策。
供應鏈管理
深度學習是一種新穎的、對資料要求很高的、高精確度的分析方法。因此，它可以在複雜的供應鏈管理領域增加價值，在那裡，簡單的演算法無法達到高水平的準確性。使用深度學習，公司可以
- 預測實時需求
- 優化其供應鏈運作和生產計劃
- 實現有效的庫存管理，幫助降低原材料的採購成本
這些能力使公司能夠對市場需求的變化作出快速反應，如油輪在蘇伊士海峽被卡住。
你也可以檢視我們的供應鏈和物流中心，其中包括各種供應鏈和物流優化解決方案和工具，找到最適合你業務需求的選項。
產品開發
機器學習在產品設計中的應用越來越多。高效能的產品設計使用深度學習演算法，用於
- 產品開發：生成式設計軟體使使用者能夠輸入相關資訊，包括需要優化的關鍵績效指標和設計決策的其他重要方面（如材料成本和耐久性）。然後這些軟體提出設計方案，幫助使用者進行設計權衡。
產品測試：更加真實的測試可以由深度學習模型完成，而不需要建立昂貴的現實原型
汽車設計領域的工程師聲稱，機器學習將是設計更快的賽車的關鍵，神經網路可以用來建立更真實的模擬，並計算必要的結果以達到最佳效能。
質量保證
減少生產損失/錯誤對製造企業來說至關重要。以深度學習為動力的計算機視覺能力被用來及時自動檢測有缺陷的產品。顧問聲稱，這種解決方案的質量檢測可以在特定的使用案例中識別90%的缺陷。
這使生產團隊能夠更早修復質量問題。而一般來說，缺陷越早解決，解決的成本就越低。例如，當汽車的線路剛剛部署好時，與整車組裝和噴漆後相比，修復汽車的線路要容易得多。
作為一個例子，奧迪有一個基於深度學習的影象識別系統，該系統是用幾百萬張測試影象訓練出來的。該系統使用來自攝像頭的衝壓金屬板影象並對其進行分析。據稱，它能成功識別金屬板上的細微裂紋。
機器人技術
公司使用工業機器人來處理複雜和危險的過程。現在，深度學習架構使機器人能夠自行學習。例如，日本工業機器人制造商Fanuc公司正在嘗試使用深度強化學習模型。機器人可以通過深度學習模型的物體和模式識別能力來訓練自己完成新任務。
物流業
對於物流業務，深度學習模型可以通過分析車輛和司機的實時資料來提高燃油效率和交付時間。
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