深度學習推動（dòng）機械革命

並（bìng）非隻有人（rén）為操（cāo）作員（yuán）才能推動加工變（biàn）化，實時數（shù）據、分析和深度學習也是驅動機器學習（xí），響應和優化生產的（de）方式。數據采集是幫助操作員了解機器功能以及最終如（rú）何使整台機器彼此（cǐ）同步工作的關（guān）鍵。

數據對於驅動CNC機器甚至3D打印過（guò）程的使用方（fāng）式至關重要。通過數據可以確定如何安排（pái）停（tíng）機時間，並發現可以提高生產率的方式。包括利用率，規定性和預測性（xìng）數據以及診斷數據（jù）在內的各項指標結合起來（lái），形成了（le）與生（shēng）產目標相比（bǐ）每台機器的性能表現圖。AI的用（yòng）武之地在於獲取數字，將（jiāng）其直接（jiē）傳遞給機器操作員和機器本身，並（bìng）自動建（jiàn）議性能變化，時序變化和生產變化，以（yǐ）最終（zhōng）提高總吞吐量。

將深（shēn）度學習引入車間的機器時，提高生（shēng）產效率的潛（qián）力呈指數級增長。深度（dù）學習意味著機（jī）器不會簡單地響應一個數據（jù）集。AI始終是動（dòng）態的，這意味著（zhe）機器會在從（cóng）操作員和（hé）數據（jù）集獲得指（zhǐ）令的過程中進（jìn）行學習。這使得機器可以在其中不斷學習如何（hé）處（chù）理訂（dìng）單。隨著深（shēn）度學習的進行，整體效率，生產率和產值都（dōu）會增加。

推動深度學習的人工智能（néng）軟（ruǎn）件和程序提供的不僅僅是短期利益，更是一項長期投資，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（rùn）受益，從而使CNC加（jiā）工受益。

生產率和整體效率的提高

人工智能最有利於CNC製（zhì）造的兩點是生產率和效率。

收（shōu）集和（hé）分析生產數據並向操作員實時提供（gòng）機器報告是提高生產率的有效方式之一。通過數據報告，車間所有者可以立即改變機器的運（yùn）行方式，從而（ér）提高整個吞吐量的價值，並為公司帶來更大的彈性。

通過機器學習和（hé）生產機器的人工智能軟件、調度維護、組織（zhī）工作，最終可以形成知識庫和知識圖譜，更好地（dì）實現智能決（jué）策，減少非計劃停機，提升生產率和效率。

節省勞動成本（běn）的動力不（bú）斷提高

優化車間對於節省資金並最終提高每次生產的總利潤至關重（chóng）要。當機器（qì）故障導致生產停止時，車間優化就會出現大問題。意外或無法解決的問（wèn）題會大大降低生產運（yùn）行的預（yù）期利潤。加工車間最重要的問題之一就是知（zhī）道何時需要對CNC機床進行校準，調試，零件調整和維修。

除此之外人工智能深（shēn）度學習功能（néng）的預測和診斷，也將幫（bāng）助車間更好（hǎo）的維護、保養（yǎng）機器，以提高效（xiào）率和實（shí）時運行。這（zhè）是人工智能可以與CNC機床結合使用時可以實現的功能。

而通過（guò）人工智能及深度學習（xí）功能可以預測何時需要維修機器，並確定進行維修（xiū）的最佳時間。幫助車（chē）間更好的維（wéi）護、保養機（jī）器，以提高效率（lǜ）和實時（shí）運行，降低成（chéng）本（běn）。

推動CNC全行業轉型

隨著基於人工智能的軟件被引入CNC加工車間（jiān），加（jiā）工行業將（jiāng）發生革命性變革，整個行業將朝著智能化、數字化目標邁進一步。在（zài）供應線中斷和2020年製造業短缺的痛苦現實之後，人工智能正在尋（xún）求突圍並拯救方法。