目前，大多數(shù)超前小導管廠家都在努力減少生產(chǎn)損失，支付高成本，削弱盈利能力。超前小導管生產(chǎn)損失最常見的表現(xiàn)形式包括：重量差、內(nèi)部質(zhì)量問題、表面參數(shù)缺陷、機械性能等。所有這些損失的共同點是，它們都是由過程驅(qū)動的，不能通過更換或維護機器或更改特定的設(shè)置點來解決。相反，真正的原因隱藏在過程本身的深處，給產(chǎn)品制造帶來了挑戰(zhàn)。
許多案例的實踐證明，人工智能，特別是超前小導管人工智能，不會很快取代人類。相反，超前小導管人工智能為團隊提供了人類無法企及的洞察力，幫助做出正確的決策和提高績效。最終發(fā)現(xiàn)了人工智能解決方案的三個關(guān)鍵標準，通過與數(shù)百家連續(xù)流程廠家的溝通。如果符合這些標準，團隊可以主宰連續(xù)流程。
首先，揭示隱藏的原因。制造團隊反映最多的未知因素是他們甚至沒有意識到的低效率和隱藏的生產(chǎn)損失。通過揭示這些隱藏的原因，我們可以將效率提高到一個新的水平，并在這個過程中大大減少損失。
第二，對所有數(shù)據(jù)進行連續(xù)和可擴展的多變量分析。目前情況的另一個明顯差距是，考慮到整個生產(chǎn)線中不同點之間的所有復雜關(guān)系，它可以不斷分析所有數(shù)據(jù)。雖然人類不能這樣做，但人工智能肯定會這樣做，特別是使用具有監(jiān)督功能的機器學習算法來理解通常導致?lián)p失的行為模式。最后，專注于這個過程。就像其他工藝制造業(yè)一樣，在超前小導管制造業(yè)中，工藝的關(guān)鍵是：不要孤立地看待它。人工智能可以為人類提供敏銳的洞察力，但只有當算法理解整個過程的獨特性和復雜性時，這些洞察力才能發(fā)揮巨大的作用。
如果算法中沒有嵌入的過程專業(yè)知識，人工智能將在沒有唯一背景的情況下簡單地分析數(shù)據(jù)，并得出錯誤或不完整的結(jié)論。該技術(shù)在實踐中被稱為自動基本原因分析。如果手動基本原因分析是阻礙超前小導管廠家的原因，那么自動基本原因分析就是解決方案。自動基本原因分析不斷分析整個數(shù)據(jù)集，揭示了生產(chǎn)損失的隱藏原因?；谶^程的人工智能技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)實。該技術(shù)嵌入了復雜的機器學習算法，對每條生產(chǎn)線都有深刻的技術(shù)專業(yè)知識，使算法不僅能簡單地分析數(shù)據(jù)，而且能理解每個獨特的生產(chǎn)過程，從而在背景中正確地分析數(shù)據(jù)。
制造團隊可以分析和回答這三個關(guān)鍵問題的根本原因。工藝專家或工程師應注意：1）為什么會有損失？2）如何防止這些損失；生產(chǎn)團隊應注意：3）何時采取行動防止這些損失。
利用人工智能減少KPI損失，通過克服人類分析的局限性，揭示生產(chǎn)損失的隱藏原因，無論是質(zhì)量、缺陷產(chǎn)品、生產(chǎn)還是收益率，這都是人工智能對超前小導管廠家的核心好處。即使是一個普通的團隊也能創(chuàng)造出非凡的結(jié)果。
