28、利用机器学习与数字化转型推动珠宝制造与可持续发展

利用机器学习与数字化转型推动珠宝制造与可持续发展

在当今科技飞速发展的时代，机器学习和数字化转型技术正深刻影响着各个行业，珠宝制造和制造业可持续发展领域也不例外。本文将探讨如何运用机器学习估算珠宝蜡模的总损失，以及数字化转型推动者（DTE）对制造业绩效在经济可持续性维度上的影响。

机器学习估算珠宝蜡模总损失

在珠宝制造过程中，准确估算蜡模的总损失对于成本控制和生产效率至关重要。为了实现这一目标，我们采用了一系列机器学习算法。

数据集创建与准备

首先，从CAD文件中选择戒指的所有可能属性，并将其对应值列在Excel表格中，同时将这些数据与相应的历史总损失进行配对。数据集包含了如体积、表面积、金属类型、重量等25个属性，具体如下表所示：
| # | 属性 | 数据类型 |
| — | — | — |
| 1 | 体积 | mm³ |
| 2 | 表面积 | mm² |
| 3 | 金属 | 开金金属 |
| 4 | 单件重量（估算） | gm |
| 5 | 总批量 | 整数 |
| 6 | 批次总重量 | gm |
| 7 | 内径 | mm |
| 8 | 外径 | mm |
| 9 | 最小柄厚度 | mm |
| 10 | 最大柄厚度 | mm |
| 11 | 最小柄宽度 | mm |
| 12 | 最大柄宽度 | mm |
| 13 | 总高度 | mm |
| 14 | 顶部高度 | mm |
| 15 | 组件数量 | 整数 |
| 16 | 戒指数量 | 整数 |