当今世界似乎对人工智能（又称 AI）充满了恐惧。作家、记者、广告文案、教师和艺术家都担心他们的工作会被计算机取代，但在制造业，我们几十年来一直在将 AI 的一部分应用于制造业，并取得了积极的成果。
与其他形式的人工智能一样，机器学习或 ML 会收集大量数据并分析信息，以便对制造过程的各个方面做出明智的决策。计算可以快速准确地从制造过程中的“经验”中汲取经验，让公司在短时间内获得数百万工人和执行点的集体知识。
对于像 Potomac 这样的公司，ML 可以通过多种途径改进生产流程。
预测性维护
预测未来的能力过去是直觉和经验性的，通常仅取决于少数人类经验。如今，使用统计分析方法和技术，来自我们工厂车间的大量数据集可以模拟事件，例如机器何时会出现故障。显然，这些知识使 Potomac 能够建立系统来预测和处理未来结果。
意外故障是所有生产线的噩梦，会导致生产停工和订单交付延迟。通过添加预测分析工具，我们能够保持按时交付客户关键部件的高概率。
质量控制
虽然快速的周转时间对 Potomac 的客户来说很重要，但零件必须同时满足苛刻的规格。在为微流体和医疗设备应用制造小空间规模的产品时尤其如此。当将 ML 添加到手动 RCA 程序中以从更大的数据集中识别模式时，根本原因分析 (RCA) 是一种更强大的工具。这样一来，“大数据”就更加准确，完全由数据驱动，从而消除了人为偏见。
波托马克质量控制系统的自动化确保我们的客户零件具有最高的质量并且每次都符合规格。
供应链管理
正如我们在疫情期间所了解到的，供应链中断可能会完全停止制造业生产。机器学习算法还可用于快速查看有关运输模式、库存和客户趋势的大量数据，以预测中断并制定替代解决方案以保持生产顺畅。
在 Potomac，按时高质量地交付客户的关键部件至关重要。机器学习只是我们用于引领生物技术、微流体、航空航天、汽车和消费品大批量制造行业的工具之一。
