深度學習（xí）推動機械革命

並非隻有（yǒu）人為操作員（yuán）才（cái）能推動加工變化（huà），實時（shí）數據、分析和深度學習也是（shì）驅動機器學習，響（xiǎng）應和優化生產的方式。數據采集是（shì）幫助操作員了解機器功（gōng）能以及（jí）最終如何（hé）使整台機器彼此同步（bù）工作的關鍵。

數據對於驅動CNC機器甚至3D打（dǎ）印過程的（de）使用方式至關重要。通（tōng）過數據可以確定如（rú）何安排停機時間，並發（fā）現（xiàn）可以提高生產率的方式。包括利（lì）用率，規定性和（hé）預測性數據（jù）以及診斷數據在內（nèi）的各項指標結合起來，形成了（le）與生產目標相比每台機器的性能表現（xiàn）圖（tú）。AI的用武之地在於獲取數字，將其直接傳遞給機器操作員和（hé）機器本身，並自動建議性能變化，時序變化和生產變化，以（yǐ）最終（zhōng）提高總吞吐量。

將深度（dù）學習引入車間的機器時，提高生產效率的潛力呈指數級增長。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（dòng）態的，這意味著機器會（huì）在從操作員（yuán）和數據集獲（huò）得指令的過程中進行學習。這使得機器可以在其中不斷學（xué）習如（rú）何處理訂單。隨著深度學習的進行，整體效率（lǜ），生產率和產值都會增加。

推動深度學習的人工智能軟件和程序提供的不僅僅是短期利益，更是一項長期投資（zī），它將通過提高（gāo）操作能力，消除不必要的（de）停機時間（jiān）並最終使每家CNC加工公司的利潤受益，從而使CNC加工受益。

生產率和整體效率的提高

人工智能最有利（lì）於CNC製造的兩點是生產率和效率。

收集和分析生產數據並向操作（zuò）員實時提供機器（qì）報告是提高生產（chǎn）率的有效（xiào）方式之一。通過數據報告，車間所（suǒ）有者可以立即改變機器的運行方式，從而提高整個吞吐（tǔ）量的（de）價值，並為公司帶來更大的彈性。

通過機器學習和生產機器的人工智能軟件、調度維護、組織工（gōng）作（zuò），最終可（kě）以形成知識庫和知（zhī）識圖譜（pǔ），更好地實現智能決（jué）策（cè），減（jiǎn）少非計劃停機，提升生產率和效率。

節省勞（láo）動成本的動力不斷（duàn）提高

優化車間對於節省資金並最（zuì）終提高每次生產（chǎn）的總利潤至關重要。當機器故障導致生產停止時，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（lì）潤。加工車間最重要的問題之一就是（shì）知道何時需要對CNC機床進行校（xiào）準，調試，零件調整和維修。

除此之外人工智能深度學習功能的預測（cè）和診斷，也將（jiāng）幫（bāng）助（zhù）車間更好的維護、保養機器，以提高效率和實時運行（háng）。這（zhè）是人工智能可以與CNC機床結合使用時可以實現的（de）功能。

而通過（guò）人工智能及深度學（xué）習功（gōng）能可（kě）以預測何時需要維修機器，並確定進行維修的（de）最佳時間。幫助車間更好的維（wéi）護、保養機（jī）器，以提高效（xiào）率和（hé）實時（shí）運行，降低（dī）成本。

推動CNC全行（háng）業轉型

隨著基於人工智能的（de）軟件被引入CNC加工車間，加工行業將發（fā）生革命性變革，整個行業將朝著智能化、數字化目標邁進一步。在供應（yīng）線中斷和2020年製造業短缺（quē）的痛苦現實（shí）之後，人工智能正在尋求突圍並（bìng）拯救方法。