近年來，制造企業面臨著一個日益嚴峻的挑戰：如何在提高效率和降低成本的同時，保持和提高產品質量。在這種情況下，預測質量分析可以提供幫助。通過預測分析質量管理，制造商現在可以利用人工智能(AI)和機器學習(ML)等前沿技術，在質量問題出現之前得以識別和避免，這顯著地提高了企業的生產力和盈利能力。

質量控制和預測質量分析

制造商通常依靠質量控制程序來保證他們的產品滿足必要的要求。在生產過程結束時，這通常需要檢查產品的樣品，以尋找任何缺陷或不合格。然而，這種策略有一些缺點。對于初學者來說，它只用于在問題已經發生后發現問題，而不是根本防止它們發生。單獨檢查每個產品也很耗時，容易出現人工錯誤，而且價格昂貴，特別是對于大型企業。

另一方面，預測性質量分析利用數據和分析來發現制造過程中的模式和趨勢，使制造商能夠在質量問題出現之前預測和阻止質量問題。分析來自多個來源的數據，包括傳感器讀數、機器記錄和質量控制檢查，可以用來做到這一點。制造商可以檢測數據中的模式和異常，這些數據指向未來的質量問題，并通過使用人工智能和機器學習算法來識別它們，采取預防措施。

預測分析質量在制造業中的好處

在制造業中使用預測分析工具有幾個重要的優勢，主要是能夠在質量問題開始之前識別和阻止質量問題。這樣可以顯著地降低不良品的生產數量，提高整個產品線的標準，增加消費者的幸福感和忠誠度。此外，生產商可以通過在生產過程的早期發現和解決質量問題，避免在返工和報廢上浪費時間和費用。

提高生產效率的能力是制造業中預測質量的另一個重要優勢。制造商可以通過定位生產過程中的瓶頸和低效率來進行更改和改進，以提高生產率并節省成本。此外，企業可以通過跟蹤總體設備效率(OEE)等KPI，利用數據和分析來提高制造運營，從而減少停機時間，提高整體設備效率。

在預測性質量制造中利用人工智能和機器學習

人工智能(AI)和機器學習(ML)技術的應用是預測分析質量管理的主要促進因素之一。隨著這些技術的使用，隨著時間的推移，預測算法可以處理更多的數據，從而變得更加精確和高效。為了進一步提高其能力，預測性質量制造還可以與其他尖端技術相結合，例如物聯網(IoT)和大數據分析。然而，有一件事要記住，數據管理(數據收集、數據準備等)是預測分析整體有效性和準確性的關鍵因素。清潔生產數據將產生更準確的模型，這是一場重大戰役。

如今，現代的云計算人工智能和機器學習解決方案可以將工廠車間的專業人員轉變為公民數據科學家，通過使用拖放、直觀的用戶體驗和專注于解決問題，而不是花費時間學習數據科學實踐的本質。憑借深厚的領域知識，這些公民人工智能制造解決方案不僅可以建立準確的機器學習模型來快速預測質量，還可以隨著時間的推移監測和自我調整其性能，因為它們的準確性會因生產數據的變化而降低。因此，企業就需要雇傭大批數據科學家來提高制造質量。

如果制造商不使用現代的預測質量人工智能解決方案，而只是使用自己的解決方案，他們必須處理實施和維護內部預測分析質量管理系統的成本和復雜性。這對制造商來說可能是一項重大投資，需要專門的專業知識和資源。此外，企業需要準備好管理預測分析工具為制造業生成的大量數據，這可能是一項復雜且耗時的任務。

另一方面，現代人工智能驅動的預測分析質量管理解決方案對制造商來說是一個非常具有成本效益的選擇，因為它消除了對大量前期投資和專業知識的需求。在現收現付的定價模式下，經濟效果相當不錯。此外，云計算解決方案通常由經驗豐富的提供商提供，他們可以管理數據和基礎設施，從而減輕制造商的負擔。通過公民數據科學家的方法和針對非技術利益相關者的直觀的點擊界面，它使制造業中的預測分析更容易獲得。換句話說，現代基于人工智能的預測解決方案可以提供可擴展性、靈活性，并易于與其他技術集成，例如物聯網和大數據分析，使制造商更容易適應不斷變化的業務需求。

預測分析質量管理在行動：制造用例

當制造企業使用預測技術優化其制造流程時，它會使用大數據和統計分析創建制造車間的全面圖景，使企業能夠做出明智的選擇，防止代價高昂的錯誤。

通過在質量控制中使用數據分析，這種過程優化可以在許多不同的行業中實現，包括：

• 生產食品和飲料(例如，預測一批啤酒何時可以裝瓶)
• 化學生產(例如，確定化學反應的最佳時間)
• 汽車生產(例如，確定輪胎需要多長時間才能達到最佳性能)
• 飛機生產(例如，預測飛機何時準備起飛)，機器人和自動化生產商(例如，確定更換裝配線上磨損部件的最佳時間)
• 各種生產者(例如，預測機器何時需要維護)

以下以汽車行業為例，許多汽車制造商正在集成傳感器數據和機器學習算法，以跟蹤和預測其裝配線上機械的性能。制造商可以通過檢查來自機械的傳感器數據，例如溫度、振動和噪聲水平，來發現指向可能問題的模式和異常。例如，具有奇怪振動模式的機器可能有軸承問題，可以在故障發生之前修復。制造商可以提高其裝配線設備的可靠性和效率，通過采用預測質量來盡早發現和解決可能的問題，從而提高產量和降低成本。

除了幫助預防食品和飲料行業的食品安全問題之外，預測分析質量管理還有助于降低食品召回和法律訴訟的可能性。通過利用人工智能和機器學習算法檢查傳感器數據，制造商可以發現溫度、pH值和其他參數的趨勢和異常，這些參數可能指向潛在的損壞或污染。制造商可以發現不合格的趨勢和模式，并通過評估質量控制檢查的數據采取預防措施來解決這些問題。這一積極主動的策略有助于提高食品的總體標準和安全性，同時降低食品召回和法律行動的可能性。

結論

總而言之，制造業領導者和運營技術專業人士應該越來越多地利用現代基于云計算、人工智能的質量分析管理解決方案，在提高產品質量的同時提高生產率和降低成本。預計未來幾年這一領域將出現大量創新，通過成為預測分析解決方案的早期采用者，制造企業將在人工智能的發展中更具競爭力，這是一個明智的商業決策。