智能制造不应该是黑暗中的飞跃。在里面这一系列帖子，我们强调了在确定投资回报（ROI）之前投资任何新系统的风险。好消息是，在制造业，有很大的机会来实现重大和可量化的财务回报。通过正确的支持，在提前计算有关部署的决策之前，它是完全可行的。

地区企业可以探索识别投资回报率包括降低交货时间的潜力，并通过优化生产参数并使用根本原因分析来解决瓶颈来提高吞吐量。预测维护可以减少停机时间并延长机器的工作寿命。产品质量可以提高，保修成本降低，使用后销售分析等技术。

无论智能制造的精确目标是什么，将强大的财务提案放在哪个健康的财务方案上，可以制定声音投资选择是旅程的战略起点。此外，它应该表示精心结构化工作流程的第一步。

一旦建立了值，那个工作流程中的下一阶段涉及利用数据。在许多应用中，现bob电竞官方有的生产设备已经生成了大量有用的信息。如果不是，可以用必要的传感器改装制造设备。

但这远未完整的故事。将该原始数据转换为可用的清洁数据集也是必不可少的。通过数据超过各种源和不同格式的数据，数据转换对于实现一致性至关重要 - 需要有效地利用机器学习（ML）算法的机器学习（ML）算法。

建造和测试那些ML型号是下一步。正如我们之前的强调，算法应该是通过域名专业知识塑造。这不仅仅是确保生成有意义和准确的洞察力。它还从新系统指导的人民中，这也是真正的所有权。智能制造需要被视为在制造领域内开发的解决方案，而不是由它的世界强加。

这就是为什么能力和可访问性携手即用。通过部署算法，使用直观，无代码系统将聘用并启用制造团队。即使是相对简单的功能，例如自定义仪表板的能力，也会有助于突破新系统与直接负责保护预期福利的人之间的关系。反过来，又有助于促进工作流程中的最后一步：对促进持续改进过程的异常，异常值，趋势和关系的实时监控。

没有人比制造业更好地了解无缝和逻辑工作流的重要性。从初始概念到实现所需的ROI，这正是智能制造需求的部署。在Altair，我们的投资组合包含一个完全集成的解决方案所需的所有元素，在实践中提供了纸张的承诺。了解更多联系我们或下载我们新的免费副本智能制造电子书。