深度學習（xí）推動機械革命

並非隻有人為操作員才能推（tuī）動加工變化，實（shí）時數據、分析和深度學習也是驅動機器學習，響應和優化生產的（de）方式。數據（jù）采集（jí）是幫（bāng）助操作員了解機器（qì）功能以及最終如何使整台機器彼此同步（bù）工作的關（guān）鍵。

數據對於驅動CNC機器甚至3D打印過程的使用方式至關重要。通（tōng）過數據可以確定如何（hé）安排停機（jī）時間，並發現可以（yǐ）提高生產率的方式。包括利用率（lǜ），規定性和預測性數據以及診斷數據在內（nèi）的各項指標結合（hé）起來，形成了與生產目標（biāo）相比每台機（jī）器的性能表現圖。AI的用武之地在於獲取數字，將其直接傳（chuán）遞（dì）給機（jī）器操作員（yuán）和機器本身，並自動建議性能（néng）變化，時序變化和生產變化，以最終（zhōng）提高總吞吐量。

將深度學習引入車間的機（jī）器（qì）時，提高（gāo）生產效率的潛力呈指數（shù）級增長。深度學習（xí）意味著機器不會簡（jiǎn）單地響應一個數據集。AI始終是（shì）動（dòng）態（tài）的（de），這意味著機器會在從操作員和數據集獲得指（zhǐ）令（lìng）的過程中（zhōng）進行學習。這使得機器可以在其中不斷學習如何處理訂單。隨著深度學習的進行（háng），整體效率，生產率（lǜ）和（hé）產值都會增加。

推動深度學習的人工智能軟件和程（chéng）序提供的（de）不僅僅是短期利益，更是（shì）一項長期投（tóu）資，它將通（tōng）過提高操作（zuò）能力，消除不必要的停機時間並最終使每家CNC加工公司的利潤受益（yì），從而使CNC加（jiā）工受益。

生產率和整體（tǐ）效（xiào）率的提高

人工智能（néng）最有（yǒu）利於CNC製造的兩點是生（shēng）產率和效率。

收集和分析生產數據（jù）並向操作員實時提供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（suǒ）有（yǒu）者可以立即改變（biàn）機器的運行方式，從而提高整個吞吐量的價值，並為公司帶來更大的彈性。

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

節省勞動成本的動力不斷提高

優（yōu）化車間（jiān）對於節省資金並最終提高每次生產的總利潤至（zhì）關重要。當機器故障導致生產停止時，車（chē）間優化就會出現大問題。意外或無法解決的問題會大大降低生產運行的預期利（lì）潤。加工車間最重要的問題之一就是知道何時需要對CNC機床進行校準，調試，零件（jiàn）調整（zhěng）和（hé）維修。

除此（cǐ）之外人工（gōng）智能深度學習（xí）功能的預測（cè）和診斷，也將幫助車間更好的維（wéi）護、保養機器，以提高效率和實時運（yùn）行。這是人工智能可以與CNC機（jī）床（chuáng）結（jié）合（hé）使用時可以（yǐ）實現的功能。

而通過人工（gōng）智能及深度學習功能可以（yǐ）預測何時需要維修機器，並確定進（jìn）行維修的最佳時間。幫助車間更好（hǎo）的維護、保養機器，以提高效率和實時運行，降低成本。

推（tuī）動CNC全行業（yè）轉型

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