深度學習（xí）推動（dòng）機械革（gé）命

並非（fēi）隻有（yǒu）人為操作員才能推動加（jiā）工變化，實時數據、分析和深度學習也是驅動（dòng）機器學習，響（xiǎng）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（rú）何使整台機器彼此同步工作的關鍵。

數據對於驅（qū）動（dòng）CNC機器甚至（zhì）3D打印過程的使用（yòng）方式至關重要。通過數據可以確定如何安排停機時間，並發現可以提高生產率的方式。包括利用（yòng）率，規定性（xìng）和預測性數據以及診斷數（shù）據在內的各項指標結（jié）合起來，形成了與生產目標相比每台機器的性能表現圖。AI的用武之地在（zài）於獲取數字，將其直接傳遞給（gěi）機器操作員和機器本（běn）身，並自動建（jiàn）議性（xìng）能變化，時序變化和生產變化，以最（zuì）終提高總吞吐量。

將深度學習（xí）引入車間的機器時，提高生產效率的潛力呈指數級（jí）增長。深度學習（xí）意味著（zhe）機器不（bú）會簡單地響應一個數據集。AI始終是動（dòng）態的，這（zhè）意味著機器會在從操作員和數據集（jí）獲（huò）得指（zhǐ）令的過程中進行學習。這使得機器可以在其中（zhōng）不斷學習如何處理訂單。隨著深度學習的進（jìn）行，整體效率，生產率和產值都會增加。

推動深度學習的人工智能軟件（jiàn）和程序提供的不僅僅是（shì）短期利益，更是一項長期投資，它將通（tōng）過提高操（cāo）作能力，消除不必要的停機時間並最終使每家CNC加工公（gōng）司的利潤受益，從而使CNC加（jiā）工受益。

生產率和整體效率的提高

人工智能最有利於CNC製造的兩點是生產率（lǜ）和效率。

收集和分析生（shēng）產數（shù）據並（bìng）向操作員實時提（tí）供機器報告是提高生產率的有效方式之一。通過數據報告，車間所有者可以立即改變機器的運行方式，從而提高整個吞吐量的價值，並為公司帶來更大的彈性（xìng）。

通過機器學習和生產機器的人工智能軟件、調度維護、組織工作，最終可以形（xíng）成知識庫和知識圖譜，更（gèng）好地實現（xiàn）智能決策（cè），減少非計劃停機，提升生產率和效率（lǜ）。

節（jiē）省勞動成本的動力不斷提高

優（yōu）化車間對於節省資金並最終提高每次生（shēng）產的總利潤至關（guān）重要。當機器故障導致（zhì）生產（chǎn）停止時（shí），車間優化就會出現大問題。意外或無法（fǎ）解決的問題會大大降低生產運（yùn）行的預期利潤。加工車間最重（chóng）要的問題之一（yī）就是知道（dào）何（hé）時需要對CNC機床進行校準，調試，零件調整和維修。

除（chú）此之外人工智能深度學習功能的預測和診斷，也將幫助車間更好的維護、保養機器，以提（tí）高效率（lǜ）和實時（shí）運行。這是人（rén）工智能可以與（yǔ）CNC機床結合使用時可以實（shí）現的功（gōng）能。

而（ér）通過人工智能及深度學（xué）習功（gōng）能（néng）可以（yǐ）預測何時需要維修機器，並確定進行維修的最佳時間。幫助車間更好的維護、保養機（jī）器，以提高效率和實時運（yùn）行，降低成本。

推動CNC全行業轉型

隨著基於人工（gōng）智能的軟件被引入CNC加工車間，加工行業將發生革命性變革，整（zhěng）個（gè）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（quē）的痛苦現實之後，人工智（zhì）能正在尋求突圍並拯救（jiù）方法。