如今，企業需要供應鏈和生產鏈中發生的所有活動的透明度，以保證輸出質量、優化流程、管理庫存并確保按時交貨。可追溯性和質量管理是任何行業業務績效的重要方面。

在這篇文章中，我們將重點關注通過人工智能實現的制造過程的可追溯性，即在智能管理系統的幫助下對產品進行細化或轉化的過程。

人工智能溯源系統的目的

由于我們可以監控工廠中發生的不同事件，因此追溯系統的目標在每種情況下都可能不同：

● 識別并確定每個產品的歷史

● 識別并確定每種產品的歷史記錄

● 優化各種流程

● 提高生產率

得益于智能軟件控制的可追溯性，我們可以了解機器在不同階段或產品生產時的性能，并據此采取行動改進流程。

在每一個特定的案例中，都有必要定義希望使用系統的方向，以選擇真正重要的事件并實現所需的目標。

在某些情況下，有一種誤解，認為人工智能的可追溯性只能應用于制藥或餐飲等必須保證產品安全的行業。然而，現實情況是，可追溯過程所有階段的透明度對所有企業來說都是有用和必要的，因為它通過提供所有活動的實時可見性和提供最佳控制所需的數據，有助于提高生產鏈的質量和效率。即時信息可以快速檢測事件并采取適當的行動，這對任何行業都是如此。

智能管理軟件的可追溯性

重要的是要有一個解決方案，使我們能夠識別和監控整個工業流程中發生的不同事件，從而使我們能夠獲得定量和定性信息：

● 產品所處的不同階段

● 成分/材料清單

● 使用的機械

● 批號(原材料和最終產品)

● 參與每個生產過程的操作員

● 輪班工作

● 不同質量控制結果

此列表只是生產過程中生成的所有事件的一小部分示例，可用于進一步分析。借助智能系統，這些數據的存儲是自動的，使用物聯網連接直接從資產到信息管理平臺。

如何減少生產故障?

質量控制和可追溯性

在可追溯性管理中，強調質量控制是非常重要的。質量控制具有確保成品符合規定標準的功能。例如，在包裝質量控制中，這些參數中的一些可以是拉伸/壓縮強度、硬度、透氣性或吸濕性。

通過連接整個生產過程的智能軟件進行質量控制，使我們能夠確保交付給客戶的產品符合上述標準。此外，還可以減少成本和浪費，因為如果產品必須從生產中丟棄，得益于使用機器學習的智能可追溯性，可以識別其詳細歷史記錄，并且可以敏捷地丟棄相關批次。

最后，為了對整個制造過程具有良好的可追溯性，來自不同來源和系統的數據被交叉引用，以將最大量的信息關聯到更完整的畫面中。因此，將負責可追溯性管理的解決方案，與通過實時數據分析連接和分析每臺機器和流程的性能的技術相結合是非常重要的。