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深度学习推动机械革命

并非只有人为操作员才能推动加工变化，实时数据、分析和深度学习也是驱动机器学习，响应和优化生产的方式。数据采集是帮助操作员了解机器功能以及最终如何使整台机器彼此同步工作的关键。

数据对于驱动CNC机器甚至3D打印过程的使用方式至关重要。通过数据可以确定如何安排停机时间，并发现可以提高生产率的方式。包括利用率，规定性和预测性数据以及诊断数据在内的各项指标结合起来，形成了与生产目标相比每台机器的性能表现图。AI的用武之地在于获取数字，将其直接传递给机器操作员和机器本身，并自动建议性能变化，时序变化和生产变化，以最终提高总吞吐量。

将深度学习引入车间的机器时，提高生产效率的潜力呈指数级增长。深度学习意味着机器不会简单地响应一个数据集。AI始终是动态的，这意味着机器会在从操作员和数据集获得指令的过程中进行学习。这使得机器可以在其中不断学习如何处理订单。随着深度学习的进行，整体效率，生产率和产值都会增加。

推动深度学习的人工智能软件和程序提供的不仅仅是短期利益，更是一项长期投资，它将通过提高操作能力，消除不必要的停机时间并最终使每家CNC加工公司的利润受益，从而使CNC加工受益。

生产率和整体效率的提高

人工智能最有利于CNC制造的两点是生产率和效率。

收集和分析生产数据并向操作员实时提供机器报告是提高生产率的有效方式之一。通过数据报告，车间所有者可以立即改变机器的运行方式，从而提高整个吞吐量的价值，并为公司带来更大的弹性。

通过机器学习和生产机器的人工智能软件、调度维护、组织工作，最终可以形成知识库和知识图谱，更好地实现智能决策，减少非计划停机，提升生产率和效率。

节省劳动成本的动力不断提高

优化车间对于节省资金并最终提高每次生产的总利润至关重要。当机器故障导致生产停止时，车间优化就会出现大问题。意外或无法解决的问题会大大降低生产运行的预期利润。加工车间最重要的问题之一就是知道何时需要对CNC机床进行校准，调试，零件调整和维修。

除此之外人工智能深度学习功能的预测和诊断，也将帮助车间更好的维护、保养机器，以提高效率和实时运行。这是人工智能可以与CNC机床结合使用时可以实现的功能。

而通过人工智能及深度学习功能可以预测何时需要维修机器，并确定进行维修的最佳时间。帮助车间更好的维护、保养机器，以提高效率和实时运行，降低成本。

推动CNC全行业转型

随着基于人工智能的软件被引入CNC加工车间，加工行业将发生革命性变革，整个行业将朝着智能化、数字化目标迈进一步。在供应线中断和2020年制造业短缺的痛苦现实之后，人工智能正在寻求突围并拯救方法。