一、预测性维护

预测性维护现在是支持工业 4.0 的制造过程的标志，这是有充分理由的。从历史上看，系统维护要么是预先安排的，要么是被动的。

· 预先安排的维护是指按照原始设备制造商确定的预设时间表计划的服务，尽最大努力确定未来的组件生命周期。

· 反应性维护是指在周期中途出现故障并让您的产品线停滞不前时进行现场服务。

机器学习提供了第三种更有效的途径：预测性维护。预测性维护依赖于将设备和工具的健康状态数据输入机器学习系统，该系统识别组件的典型生命周期和故障率，使您能够在需要时在系统出现故障之前对其进行修复。我们已经在使用统计过程控制(SPC) 对您的制造过程进行综合分析方面拥有丰富的经验，并且了解利用您所掌握的所有数据的附加值。

二、智能质量控制

非接触式检测系统为质量保证目的评估零件提供了多种途径。这包括允许您的生产线将零件与 3D 主文件进行比较、从 2D 图像进行验证或检查表面精加工等所有内容。将AI和深度学习工具的强大功能引入您的流程中，可以极大地提高您的质量保证检查的保真度。

当您的系统自动了解要查找的缺陷以及不合格零件的外观时，您不仅可以减轻操作员的压力并提高产量，而且还可以减少不合格零件的数量，从而使您的制造过程结束。

三、供应链分析

机器学习算法在供应链分析和需求预测中的应用是新的，但代表了该技术快速增长的应用。传统的预测方法依赖于静态统计模型，或者只是尝试识别销售数据中不言而喻的趋势，以确保您的原材料供应不会成为产能瓶颈。

机器学习包含您的产品和材料需求的完整历史，阐明您可能不知道甚至存在的趋势。这使您能够预测您的材料需求，确保您在需求旺季不会出现短缺，同时还允许您以最小的开销运行精益生产。

对于我们的任何精密制造客户，材料和组件的交货时间可能从几个月到几年不等。人工智能驱动的供应链预测可确保您能够提前订购并保持您自己的生产线平稳高效地运行。