深度學習推動機械革命

並非隻有人為操作員才能推（tuī）動加工變化，實（shí）時數據、分（fèn）析和深度學習也是驅動機器學習，響（xiǎng）應和優化生（shēng）產的方式（shì）。數據采集是幫（bāng）助操作員了解機器功能以及最終（zhōng）如何使整台機器彼此同（tóng）步工作的（de）關鍵。

數（shù）據對於驅動CNC機器（qì）甚至3D打印過程（chéng）的使用方式（shì）至關重要。通（tōng）過數據可以確定如何安排停機時（shí）間，並發現可（kě）以提高生產率的方式。包（bāo）括利用率（lǜ），規（guī）定性和（hé）預測性數據以及診斷數據在內的各項指標結合起來，形成（chéng）了與生產目標相比每台機器的性能表（biǎo）現圖（tú）。AI的用武之地在於獲取數字，將其直接傳遞給機器（qì）操作員和機器本身，並自動建議性（xìng）能變化，時序變化和生產（chǎn）變化，以最終提高（gāo）總吞吐量。

將深度學習引入車間的機（jī）器時，提高生產效率的潛力呈指數（shù）級（jí）增長。深（shēn）度學習意味著（zhe）機器不會簡單地響應一個數據集（jí）。AI始終是動態的，這意味著機器會在從操作員（yuán）和數據集獲得指令的過程中進行（háng）學習。這使得機器可以（yǐ）在其中不斷學習如何處理訂（dìng）單。隨著深度學習（xí）的進行（háng），整體效率，生產率和產值都會增加。

推動深（shēn）度學習的人工智能軟件和程序提供的不（bú）僅僅是短期利益，更是（shì）一項長期（qī）投資，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加工公司的利潤受益，從而使CNC加工（gōng）受益。

生產率和整體效率的提高

人工智能最有利於（yú）CNC製造的（de）兩點是生（shēng）產率和效率。

收集和分析生（shēng）產（chǎn）數據並向操作員實時提供機器報告是提高（gāo）生產率（lǜ）的（de）有效方式之一。通過數據報告，車間（jiān）所有者可以立即改變機（jī）器的運行方式，從而提高整個吞吐量的價值，並為（wéi）公司（sī）帶來更大（dà）的彈性。

通過機器學習和生產機器的人（rén）工智能軟件、調（diào）度維護（hù）、組（zǔ）織工作，最終可以形成知識庫和知識圖譜，更（gèng）好地實現智能決策，減（jiǎn）少非計劃停機，提升生產率和效率（lǜ）。

節省勞動成本的動力不斷提（tí）高

優化車間對於節省資金並最終提高每次（cì）生產的總利潤至關（guān）重要。當機器故障導致生產（chǎn）停止時，車間優化就會出（chū）現大問題。意外或無法解決的（de）問題會大大降低生產運行的預期利潤。加工車間最重要的問題之一就是知道何時需要對CNC機床進行（háng）校（xiào）準，調試，零件調整和維修。

除此之外人工智（zhì）能深度學習功能的預測和診斷，也將幫助車間（jiān）更好的維護、保養機器，以（yǐ）提高效率和實時運行。這是人工智能可以與（yǔ）CNC機床結合使（shǐ）用時可以實現的功能。

而通過（guò）人工智（zhì）能及深度學習功能可以預測何時需要維修機器，並確（què）定（dìng）進行維修的最佳時間。幫助車間更好的（de）維護、保養機器，以提高（gāo）效率和實時運行，降（jiàng）低成本。

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（gōng）車（chē）間，加工行業將發生革命性變革，整個（gè）行（háng）業（yè）將朝著智能化、數字化目標邁進（jìn）一步。在供應線中斷（duàn）和（hé）2020年製造業短缺的痛苦現實之後，人工智能正在尋求突圍並拯（zhěng）救方法。