在残酷的现代世界中制造业，供应链中的微小中断可能会产生全球都能感受到的连锁反应，因此每个优势都很重要。企业不断努力实现产量最大化，同时降低成本，以提高产品质量和流程效率。
以下是数据分析和机器学习可以优化制造流程的五个关键领域的细分。
- 库存优化
供应链管理——囤积原材料、储存成品以及协调物流和分销网络——是一项复杂的业务实践，需要广泛的培训、来自不同来源的数据以及做出合理决策的能力。
风险很高，因为简单的供应链运营决策有可能为您的组织节省或花费数百万美元。通常，没有可识别的模式或框架作为决策的基础，许多事情可能而且确实会出错，这些事情完全超出了供应链经理的控制范围。
但是，根据您的数据进行训练的计算机模型可以支持供应链经理做出更自信、更准确的决策。例如，这样的模型可以帮助确保您永远不会积压、库存不足或负担过重的不可售商品，甚至可以确定商品在货架上的最佳位置。
机器学习已被证明具有不可思议的准确性，甚至可以预测由于黑色星期五或假日季节等事件而导致的供需大幅波动。这有助于制造商从突然的需求激增中获得收入。
这些优势是如此引人注目，以至于亚马逊和沃尔玛等拥有复杂跨国供应链的大公司依靠这些模型来大规模管理其大型仓库内的供应和存储挑战，并最大限度地提高销售额和利润。
- 提高劳动力效率和安全性
令人惊讶的是，计算机有时能比其他人更好地管理人。通过收集大量数据中的不可见信息，一个训练有素的模型或人工智能能够优化工人的表现，减少处理和交付的延迟。
一些模型发现，工厂温度、员工安置和值班排班等不太可能的因素之间存在相关性，这些因素对整体效率有巨大影响。这可以减少高峰时段对额外员工的需求，并消除多余的工人。
在某些情况下，人工智能甚至可以自动化制造过程中的危险或重复部分一人类不擅长的事情，如重复举起重物或处理危险化学品。这降低了生产过程中发生工作场所事故或错误的风险。自动化您的部分制造流程带来了宝贵的数据驱动的视角，并有助于无情地优化效率、质量和产量。
- 提高产品质量
在每一个制造过程中，都有决定整体产品质量的成败步骤，这些步骤通常由容易出错的人来处理。人工智能和机器学习为此提供了前沿的解决方案。制造业的敏感阶段可以交给由机器学习提供动力的机器人，这些机器人每使用一次都会得到改进。与人造产品相比，这导致了卓越的产品质量。
其次是产品质量保证，检查成品是否有不适合销售的缺陷。由强大的计算机模型操作的照相机、秤和其他传感器可以以极高的精度检测这些缺陷。这将减少产品召回，减少不满意的客户，并为您的公司赢得更好的声誉。
事实上，世界上许多最大的制造商——从百事可乐到丰田——都在所有质量保证程序中使用人工智能，并获得了明显的好处。例如，百事公司（PepsiCo）使用机器学习系统来优化其著名的Frito-Lay薯片的生产方式，从估计土豆的重量到使用激光系统检查每个薯片的质地。这些使产品质量提高了35%。
- 设备维护
在快节奏的大规模制造世界中，设备问题通常不会被发现，直到发生重大的、代价高昂的故障。最重要的是，您的设备可能有一个非常具体的维护计划，可能很难跟踪。
在这里，人工智能也大放异彩。通过使用最先进的错误报告软件与强大的人工智能相结合，可以廉价地检测和维修故障的机器，而不会损害您的制造过程。
自动调度工具可以帮助您了解哪些设备在特定时间需要维护。人工智能对隐藏因素也非常敏感，例如由于生产计划变化而导致的过度使用，这可能会影响您的设备。
更好的是，像KNIME这样的预测分析工具还可以在机器发生故障之前告诉您何时发生故障。通过处理来自传感器的温度和压力数据等数据，这些工具可以预测当设备发生故障时，使您能够采取有效的预防措施，避免高昂的维修或更换费用以及代价高昂的生产延误。
- 分析客户反馈
是的，人工智能也可以帮助你做出更好的商业决策。通过分析来自客户反馈、购买模式和一般市场数据的数据，预测分析工具可以发现客户无意识地试图告诉您什么，并帮助您更好地满足他们的需求。
这类信息在制造业中是非常有价值的，例如，也许你的客户对你产品的某个特性不满意，或者想要你已经生产的产品的一个稍有不同的版本。这种有价值的信息在没有机器学习的情况下是很难获得的，在做出关键业务决策时，可以为您的公司带来巨大的优势。
预测分析甚至可以帮助您预测客户购买模式的未来变化，并通过建议产品设计的变化，甚至是满足未来需求的全新产品来做出相应的计划。客户行动非常快，但通过在最需要的地方应用机器学习工具，您可以领先他们一步。
技术的问题在于它在不断改进 – 工具和解决方案年复一年地变得更好。数据科学和人工智能技术正在每个行业找到更大的应用，为它们带来难以估量的价值。
越来越多的制造商看到了预测分析的好处，并将其应用到他们的业务中。 Deloitte survey 发现97%的公司计划在未来两年内将人工智能整合到其业务活动中。
时代在变，制造商和制造程序也在随之变化。许多制造商已经在采用预测性维护等流行程序，有些制造商甚至将新产品创新等不太受欢迎的程序作为使用预测分析的一种方式。随着研究的继续，随着技术变得更加主流，我们预计会看到更多的采用。
