8、机器学习在网络物理系统中提升制造流程的应用

机器学习在网络物理系统中提升制造流程的应用

1. 引言

如今，制造流程比以往任何时候都更加复杂和严格。随着网络物理系统（CPS）引入制造过程，物品的创造、开发和制造方式发生了巨大变化。CPS通过将物理过程与数字技术融合，创建了一个设备互联网络，这些设备可以相互交互以优化制造流程。

在CPS中，机器学习（ML）已成为一种强大的工具。ML算法从数据中提取的见解可以改善制造过程。通过分析大量数据，ML可以帮助制造商发现模式、预测结果并优化操作，从而提高生产率、降低成本并提升产品质量。

2. 制造过程中网络物理系统的解释

在制造过程中，“CPS”指的是将传感器、软件和通信网络等数字技术与机械和设备等物理系统集成。通过使用数字技术对物理系统进行实时监控和控制，CPS使制造商能够优化其流程，以实现最佳效率、生产率和质量。制造系统可以对需求变化、供应链中断和其他外部变量更加敏感。通过集成数据分析和ML算法，CPS可以深入了解制造过程，这些见解可用于优化操作和降低成本。

制造CPS的例子包括使用传感器监控设备性能、使用ML算法简化生产，以及使用机器人和自动化提高产量并降低劳动力成本。CPS还可以提供实时供应链监控和管理，使制造商能够快速响应需求变化或供应链问题。CPS可以通过提高生产率、降低成本和提升产品质量来改变制造业。通过更好地利用制造过程中产生的大量数据，集成CPS和ML算法将帮助制造商开发更智能、更高效的生产系统。

CPS的概述如下：

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