深度學習推動機械革命

並非隻有人（rén）為操作員才能推動（dòng）加工變化，實時數據、分析和（hé）深度學習也是驅動機器學習，響應（yīng）和優化生產的方式。數據采集是幫助操作員了解機器功能以及最終如（rú）何使整台（tái）機器彼此同步工作的（de）關鍵。

數據對於驅動CNC機器（qì）甚（shèn）至3D打印過程的使用方式至關重要。通過數據（jù）可以確定如何安排停機時間，並發現（xiàn）可以提高生產（chǎn）率的方式。包括利用率，規定性和預測（cè）性數據以及診斷數據在內的各項指標結合起來（lái），形成了與生產（chǎn）目標（biāo）相比每台（tái）機器的性能表現圖。AI的（de）用武之地在於（yú）獲取數字，將其直（zhí）接傳遞給機器操作員和機器本身，並自動建議性能變化，時序變化（huà）和生產變化，以最終提高總吞吐量。

將深（shēn）度學習引（yǐn）入車間的機（jī）器時，提高生產效率的潛力呈指數級增長。深度學習意味著機器不會簡單（dān）地響應一個數據集。AI始（shǐ）終是動態的，這意味著機器會在從操作（zuò）員和數（shù）據集獲得指令的（de）過程中進行學習。這使得機器可以在其中不斷學習如何（hé）處理訂單。隨著深度學習的進行，整（zhěng）體效（xiào）率，生（shēng）產（chǎn）率和產值都會（huì）增加。

推動深度學習的人工智能軟件和（hé）程序提供的不僅僅是短期利益（yì），更是（shì）一項長期投資，它將通過提高操作能力，消除（chú）不必要的停機時間並最終使每家CNC加工公司的利潤受益，從而使CNC加工受益。

生產（chǎn）率和整體效率的提高

人工智能最有利於CNC製造的兩點是生產率和效率。

收集和分析生產（chǎn）數據並向操作員實時提（tí）供機器報告（gào）是提高生產率的有效方式之一。通過數據報告，車間所有者可以立即改變機器的運（yùn）行方式，從而提高整（zhěng）個吞吐量的（de）價值，並（bìng）為公司（sī）帶來更大的彈性。

通過機（jī）器學習（xí）和生產機器的人工智能軟件、調度（dù）維護、組織工作，最終可以形成知識庫和知識圖譜，更好地實現智能（néng）決策，減少非計劃（huá）停機，提升生產率和（hé）效率（lǜ）。

節省勞動成本的動力（lì）不斷提高

優化車間對於節省資金並最終提（tí）高每次生產的總利潤至關重要。當機器故障導致生產停止時，車（chē）間優化就會出現大問題。意外或無法解決的問（wèn）題會大大降低生產運行的預期利潤（rùn）。加工車間最重（chóng）要的問題之一就是知道何時需要對CNC機床進行校準，調（diào）試，零件調整（zhěng）和維修。

除此之外人（rén）工智能深度（dù）學習功能的預測和診斷，也將幫助車間更好的維護、保養機器，以提高效率和實時運行。這是人工（gōng）智能可以（yǐ）與CNC機（jī）床結合使（shǐ）用時可以（yǐ）實現的（de）功能。

而通過人工智能及深度學習功能可以預（yù）測何時需要維（wéi）修機器，並確定（dìng）進行維修的最佳時間。幫助（zhù）車間更好（hǎo）的維護、保養機器，以提高效率（lǜ）和實時運行，降低成本。

推動CNC全行業轉型

隨著基於人工智能的（de）軟件被引入CNC加工車間，加工行業將發生革命（mìng）性變革，整個行業將朝著智能化、數字（zì）化目標邁進一步（bù）。在供應線中斷和2020年製造業短缺的痛苦現實之後，人工智能正在尋求（qiú）突圍並拯救方法。