深（shēn）度學習推動機（jī）械革命

並非隻有人為操作員才能推動加（jiā）工變化，實（shí）時數據、分析和深度學習也是驅動機器（qì）學習，響應和（hé）優化生產的方式。數據采集是幫助操作（zuò）員（yuán）了（le）解機器功能以及最（zuì）終如（rú）何（hé）使整台機（jī）器彼此同步工作的關鍵。

數據對於驅動（dòng）CNC機器（qì）甚至（zhì）3D打印過程（chéng）的使用方式至關重要。通過數據可以確定如何安排（pái）停機時間，並發現可以提高生產率的方式。包括利用率，規定性和預測（cè）性數據以及診斷數據在內的各項指標（biāo）結合起來，形成了與生（shēng）產目標相比每台機器的性能表現圖。AI的用武之（zhī）地在於獲取數字，將（jiāng）其直接傳遞給機器操作員和機器本身，並自動（dòng）建議性能變化，時序變化（huà）和生產變化，以最終提高總吞吐量。

將（jiāng）深度學習引入車間的機器時，提高生產效率（lǜ）的（de）潛力呈指數級增長。深度學（xué）習意味著機器不會簡單地響應一個數據集。AI始終是動態的（de），這意（yì）味著機器會在從操作員和數據集（jí）獲得（dé）指令的過程中進行（háng）學習。這使得機器（qì）可以在其中不斷（duàn）學習如何處理訂（dìng）單。隨（suí）著深度學習的進行，整體效率，生產率和產值都會（huì）增加。

推動深度學習的人（rén）工（gōng）智能軟件和（hé）程序提供的不僅（jǐn）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（gōng）司的利潤受益，從而使CNC加工受益。

生產（chǎn）率（lǜ）和整（zhěng）體效（xiào）率的（de）提高

人工智能最有利於CNC製造的（de）兩點是生產率和效率。

收集和分析生產數據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（guò）數據報告，車間所有者可以立即改變機器的運行（háng）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（xué）習和生產機器的人工智能軟件（jiàn）、調度維護、組織工作，最終可（kě）以形成知（zhī）識庫和（hé）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（hé）效率。

節省勞動成本（běn）的動力不斷提高

優化車（chē）間對於節省資金並最終提高每次生（shēng）產的總利潤至關重要（yào）。當機器故障（zhàng）導致生產停止時，車間優（yōu）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潤。加工車間（jiān）最（zuì）重要的問題之一就是知道何時需（xū）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（xué）習功能的預測和診斷，也將幫助車間更好的（de）維護、保養機（jī）器，以提（tí）高效率和實時運行。這是人工智能可以與CNC機（jī）床結合使用時（shí）可以實現的功能。

而通過人工智能及深度學習（xí）功能可以預測何時需要（yào）維（wéi）修（xiū）機器，並確（què）定進（jìn）行維修的最佳（jiā）時間。幫助車間更（gèng）好（hǎo）的維護、保養（yǎng）機器，以（yǐ）提高效率和實（shí）時運行，降低成本（běn）。

推動CNC全行業轉型

隨著（zhe）基於人工智（zhì）能的軟件被引入CNC加工車（chē）間，加工行業將發生革命性變革，整個行業將朝著智能化、數字化目（mù）標邁進（jìn）一步（bù）。在（zài）供應線中斷和2020年製造業短缺的痛苦現實之後，人工智能正在尋求突圍並拯救方法。