深度學習推動機械革命

並非隻有人為操作員（yuán）才能推動加工（gōng）變化（huà），實時數據、分析和深度學習也是驅動機器學習（xí），響應和優化生產的方式。數據采集是幫助操作（zuò）員了解機器功能以及最終如何使（shǐ）整台機器彼此（cǐ）同步工作的關鍵。

數據對於驅動CNC機器甚至3D打印過程的使用方（fāng）式至（zhì）關重要。通過數據可以確定（dìng）如（rú）何安排停機（jī）時間，並發現可以提高生產率的方式。包括利用率，規定性和預測性數（shù）據以及（jí）診斷數據在內的各（gè）項指標結合起來，形成了與生產目（mù）標相比每台機器的性能表現圖。AI的用武之地在於獲取數字，將其直接傳遞給（gěi）機器操作員和機（jī）器本身，並自動（dòng）建議性能變化，時序（xù）變化和生產變化，以最終提高總吞吐（tǔ）量。

將深度學習引入車（chē）間的（de）機器時，提高（gāo）生產效率的潛力呈（chéng）指數級增長。深度學習意味著機器不會簡單地（dì）響應一個數據集。AI始終是動態的，這意味著機器會（huì）在從操作員和數（shù）據集獲（huò）得（dé）指令的過程中（zhōng）進行學習。這使得機器可以在其中不（bú）斷學習如何處理訂單。隨著深（shēn）度學習的進行，整體效率，生產率和產值都會增加。

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

生（shēng）產率和整（zhěng）體效率的提高

人工智能最（zuì）有利於CNC製（zhì）造的（de）兩點是生產率（lǜ）和（hé）效率。

收集和分析生產數據並向操作員實時提供機（jī）器報告（gào）是提高生（shēng）產率的有效方式（shì）之一。通過數據報（bào）告，車間所有（yǒu）者可以立即改變機器的運行方式，從而提高整（zhěng）個吞吐量（liàng）的價值，並（bìng）為公司帶來更大的彈性。

通過機（jī）器學習和生產機器的人工智能軟件、調度維護、組織工（gōng）作，最終可以形（xíng）成知識庫和知（zhī）識圖譜，更好地實現智能（néng）決策，減少非計劃停機，提升生產率和效率。

節省勞動成（chéng）本的動力不斷提高（gāo）

優化車間對於節省資金並最終提高每（měi）次生產的總利潤至關重要。當機器故障導致（zhì）生產停止時（shí），車間優化就會（huì）出現大問（wèn）題。意外或無法解（jiě）決的問題會大大降低生產（chǎn）運（yùn）行的預期利潤。加工車間最重要的問題之一就是（shì）知道（dào）何（hé）時（shí）需要對CNC機床進行校準，調試，零件調（diào）整和維修。

除此之外人工智能深度學習（xí）功能的預（yù）測（cè）和診斷，也將幫助車間（jiān）更好的維護、保養機器，以提（tí）高效率和實（shí）時運行。這是人工智能可以（yǐ）與CNC機床結合使用時可以實現（xiàn）的功（gōng）能。

而通過人工智（zhì）能及深度學習功能可以預測何時需要維修機（jī）器，並確定進行維修的最佳時間。幫助車間更好的維（wéi）護、保養機器，以（yǐ）提高效率和（hé）實時（shí）運行，降（jiàng）低成本（běn）。

推動CNC全行業轉型

隨著基於人工智能的軟件被引入CNC加工車間（jiān），加工行業（yè）將（jiāng）發生革（gé）命性變革，整個行業將朝著智能化（huà）、數字化目標邁進一（yī）步。在供應線中斷和2020年製造業短缺（quē）的痛苦現實之後，人工智能正在（zài）尋求突圍並拯救方法。