深度學習推動機械（xiè）革命

並非隻有（yǒu）人為操作員（yuán）才能推動加（jiā）工變化，實時數據、分析和（hé）深度學習也是驅動機器學習，響應和優化生產的方式。數據采集是幫助操作員了解機器功能以及最（zuì）終如何使整台機器彼此同步工作的關鍵。

數據對於驅動CNC機器甚至3D打印過程的使（shǐ）用方式（shì）至關重要。通過數（shù）據可以確定如何安排（pái）停機時間（jiān），並（bìng）發現可以提高生產率的方式。包括利（lì）用率，規定性和預測性數據以及診斷數據在內的各項指標結合（hé）起來，形成了與生產目標相比每（měi）台機（jī）器的性能表現圖。AI的用武之（zhī）地在於獲取數字，將其直接（jiē）傳遞給機器操作員和機器本身，並自（zì）動（dòng）建議性能變（biàn）化，時序變化和（hé）生產變化，以最（zuì）終提高總吞吐量。

將深度學（xué）習（xí）引入車間的機器時，提高（gāo）生產效率的潛力呈指數級增長。深度學習意味著（zhe）機器不會簡單地響應一（yī）個數據集。AI始終是動態的，這意味著機器會在從操作員和數據集獲（huò）得指令的過程中（zhōng）進行（háng）學習（xí）。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（jìn）行，整體效率（lǜ），生產率和（hé）產（chǎn）值都會增加。

推動深度學習的人（rén）工智能軟件和程序提（tí）供的（de）不僅僅是短期利益，更是一項長（zhǎng）期投資，它將通過提高操作能（néng）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，從（cóng）而使CNC加工受（shòu）益。

生產率和整體效率的提高

人工智能（néng）最有利於CNC製造的兩點是生產率和（hé）效率。

收集和分析生產數據並（bìng）向操作員實時提供機器報告是（shì）提高生產率的（de）有效方式之一。通過數據報告，車間所（suǒ）有者可以（yǐ）立即改（gǎi）變機器的運行（háng）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（xí）和生產機器的人工智能軟（ruǎn）件、調度維護、組織工作，最終可（kě）以形成知識庫和知識圖譜，更好地實現（xiàn）智能決策，減少非（fēi）計劃停（tíng）機，提升生產率和效（xiào）率（lǜ）。

節省勞動成本的動力不斷提（tí）高

優化車間對於節省資金並最終提高每次生產的總利潤（rùn）至關重要。當（dāng）機器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題（tí）會大大降低生產運行的預期利潤。加工車間最重要的問題（tí）之（zhī）一就是知道何時需要對CNC機床進行校準，調試，零件調整（zhěng）和維修。

除此之外（wài）人工智能深度學（xué）習功能的預測和診斷，也將幫助車間更好（hǎo）的維護、保養機器，以提高效率和實時運行。這是人工智能可以（yǐ）與CNC機床結合使用時可以實現的功（gōng）能。

而（ér）通過人工智（zhì）能及深度學習功能可以預測何時需要維修（xiū）機（jī）器，並確定進行維修的最佳時間。幫助車間更好的維護、保養機器，以提高效率和實時運行，降低（dī）成本。

推動CNC全行（háng）業轉型

隨著基於人（rén）工智能的軟件被引入CNC加工車間，加工（gōng）行業將發生革命（mìng）性（xìng）變革，整個行業將朝著智能化、數字化目標邁進一步。在供應線中斷和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。