目前，大多數(shù)超前小導(dǎo)管廠家都在努力減少生產(chǎn)損失，支付高成本，削弱盈利能力。超前小導(dǎo)管生產(chǎn)損失最常見的表現(xiàn)形式包括：重量差、內(nèi)部質(zhì)量問題、表面參數(shù)缺陷、機(jī)械性能等。所有這些損失的共同點(diǎn)是，它們都是由過程驅(qū)動(dòng)的，不能通過更換或維護(hù)機(jī)器或更改特定的設(shè)置點(diǎn)來(lái)解決。相反，真正的原因隱藏在過程本身的深處，給產(chǎn)品制造帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

許多案例的實(shí)踐證明，人工智能，特別是超前小導(dǎo)管人工智能，不會(huì)很快取代人類。相反，超前小導(dǎo)管人工智能為團(tuán)隊(duì)提供了人類無(wú)法企及的洞察力，幫助做出正確的決策和提高績(jī)效。最終發(fā)現(xiàn)了人工智能解決方案的三個(gè)關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，通過與數(shù)百家連續(xù)流程廠家的溝通。如果符合這些標(biāo)準(zhǔn)，團(tuán)隊(duì)可以主宰連續(xù)流程。

首先，揭示隱藏的原因。制造團(tuán)隊(duì)反映最多的未知因素是他們甚至沒有意識(shí)到的低效率和隱藏的生產(chǎn)損失。通過揭示這些隱藏的原因，我們可以將效率提高到一個(gè)新的水平，并在這個(gè)過程中大大減少損失。

第二，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)和可擴(kuò)展的多變量分析。目前情況的另一個(gè)明顯差距是，考慮到整個(gè)生產(chǎn)線中不同點(diǎn)之間的所有復(fù)雜關(guān)系，它可以不斷分析所有數(shù)據(jù)。雖然人類不能這樣做，但人工智能肯定會(huì)這樣做，特別是使用具有監(jiān)督功能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)理解通常導(dǎo)致?lián)p失的行為模式。最后，專注于這個(gè)過程。就像其他工藝制造業(yè)一樣，在超前小導(dǎo)管制造業(yè)中，工藝的關(guān)鍵是：不要孤立地看待它。人工智能可以為人類提供敏銳的洞察力，但只有當(dāng)算法理解整個(gè)過程的獨(dú)特性和復(fù)雜性時(shí)，這些洞察力才能發(fā)揮巨大的作用。

如果算法中沒有嵌入的過程專業(yè)知識(shí)，人工智能將在沒有唯一背景的情況下簡(jiǎn)單地分析數(shù)據(jù)，并得出錯(cuò)誤或不完整的結(jié)論。該技術(shù)在實(shí)踐中被稱為自動(dòng)基本原因分析。如果手動(dòng)基本原因分析是阻礙超前小導(dǎo)管廠家的原因，那么自動(dòng)基本原因分析就是解決方案。自動(dòng)基本原因分析不斷分析整個(gè)數(shù)據(jù)集，揭示了生產(chǎn)損失的隱藏原因?；谶^程的人工智能技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。該技術(shù)嵌入了復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)每條生產(chǎn)線都有深刻的技術(shù)專業(yè)知識(shí)，使算法不僅能簡(jiǎn)單地分析數(shù)據(jù)，而且能理解每個(gè)獨(dú)特的生產(chǎn)過程，從而在背景中正確地分析數(shù)據(jù)。

制造團(tuán)隊(duì)可以分析和回答這三個(gè)關(guān)鍵問題的根本原因。工藝專家或工程師應(yīng)注意：1）為什么會(huì)有損失？2）如何防止這些損失；生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)注意：3）何時(shí)采取行動(dòng)防止這些損失。

利用人工智能減少KPI損失，通過克服人類分析的局限性，揭示生產(chǎn)損失的隱藏原因，無(wú)論是質(zhì)量、缺陷產(chǎn)品、生產(chǎn)還是收益率，這都是人工智能對(duì)超前小導(dǎo)管廠家的核心好處。即使是一個(gè)普通的團(tuán)隊(duì)也能創(chuàng)造出非凡的結(jié)果。