高级分析 – 从制造业汲取的经验教训

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为热门话题,有关如何利用高级分析提升业务绩效的讨论也有很多。但是,对于您究竟如何使用这些技术和期望得到什么结果,在很大程度上取决于您的企业文化以及所从事的行业。

我们以制造业为例。典型的自动化生产线或铸钢车间会生成大量的数据,但采集和利用这些数据极具挑战性。

很多制造商使用电子表格发布商业智能 (BI) 报告,以便回答特定的回顾性问题,如“我们上个季度生产了多少个单位的产品?”。有些数据可用来回答更复杂的问题,甚至预测未来的结果,但要整合这些数据以便进行分析,其难度比较大。

现有的方法,例如六希格玛,非常适合处理较小的结构化数据集和独立项目,但它们缺少人工智能和机器学习能够提供的实时预测功能。

制造业的机器学习

Fero Labs 致力于帮助制造商应对这一挑战,他们开发了机器学习解决方案,旨在帮助企业自动化并改进决策。该公司开发了一系列算法,用于采集完整的结构化和非结构化数据并识别数据特征,这些特征能够预测潜在的问题,让员工采取预防性措施。解决方案还指出了达到预期结果的概率大小,让员工能够更快地制定明智且自信的决策。

“我们的目标是利用最近十五年的机器学习技术的发展来帮助改进大家熟悉的六希格玛流程,”Fero Labs 的首席执行官 Berk Birand 解释说,“例如,典型的六希格玛工作流程可能涉及到生产几吨钢材,然后更改一些参数,再生产几吨钢材,然后对两个批次进行比较,了解哪个批次最高效。这样会浪费大量的时间和资金。使用机器学习,您可以建立模型来预测试验结果,然后再实际运行试验,这样就能在投入资源之前做出决策。”

解决实际难题

这种类型的预测性分析可应用于几乎任何行业,从小型任务到整个生产线,它都能带来增值效应。我们以一家炼油厂为例。该工厂生产大量的热油。这些油在工厂内输送时,会在管道上留下残余,随着时间推移日渐聚积。发生这种情况时,油不易加热,需要更多的能量才能让它上升到适当的温度:无论是对于环境,还是对于炼油厂的成本,这都是不好的消息。但是,如果不切断管道和中断生产,他们很难判断残余物聚积发生在哪里。使用传感器数据和 Fero Labs 等公司的机器学习算法,该炼油厂能够预测残余物将以何种速度在何处聚积,这样就能规划维护日程,以保持管道洁净。

入门

借助 Fero Labs 等公司的基于云的解决方案,制造商能够在生产环境中非常快速地实现更多高级分析功能,同时使用现有的硬件基础设施。

Fero 与客户展开合作,首先使用单个数据集运行概念验证,帮助证明分析能够带来投资回报并对算法进行训练,使算法能够顺畅地对企业的可用数据进行分析。完成这项工作之后,制造商能够将实时生产数据迁移到安全的云环境。在本例中,Fero Labs 的算法在 Microsoft Azure* 环境中的英特尔® 至强® 处理器 E5 家族上运行,用于处理数据和提供预测,并通过仪表板向决策者提供有关预测方式的说明解释。

“有人问为什么我们选择将解决方案布置在 CPU 而非 GPU 上,”Birand 说,“GPU 非常适合执行大量的小规模计算,例如大量值的简单计算。我们的算法具有诸多优点,例如能够为预测提供确定性,但这也意味着算法更为复杂。因此,它们更适合在 CPU 上运行。这关系到算法的决策方式的透明度。虽然对于某些类型的模糊结果,基于 GPU 的深度学习功能非常强大,但在您需要各种级别的控制和理解时,它们还是不太适合。”

下一步该怎么走?

对于制造商而言,实现人工智能和机器学习以应对本文所述的特定生产线挑战,是他们迈向高级分析的第一步。对于那些已经在此类项目中取得成功的企业,下一个目标就是在供应链上或多家工厂中应用和集成人工智能。例如,一块钢材从钢铁厂运输到汽车制造商,最后成为展厅中汽车上的一个部件。跟踪整个过程有助于我们发现改进的机会,这些改进可能影响供应链中的很多阶段。

当然,除了制造业之外,这些类型的预测性分析算法也能在其他领域产生巨大影响。例如,在医疗服务业,当患者不在医院时,它们能跟踪患者的行为和影响,帮助预测患者的治疗需求,提醒他们前往医院就医。

您可通过规划指南了解如何在自己的企业中开始高级分析之旅,或者通过解决方案简介了解 Fero Labs 的制造业解决方案。

 

Bob Rogers | 英特尔公司首席数据科学家

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