人工智能是指机器能够以一种模仿人类或“智能”的方式执行任务。机器学习是人工智能的一个子集。尤其是深度学习（DL），是在不久的将来对数控加工影响最大的。深度学习是机器学习的一个分支，它对算法进行分层，从而为机器创建一个学习系统。

这个学习系统不需要像目前在机房上使用的其他机器学习或工具那样需要很多人类的指导。当计算机解析一层的数据并得到它的结果时，这些结果赋予下一层的决策权。
如何发挥作用?

人工智能和机器学习有可能影响厂房里的无数东西，从人到产品再到机器本身。厂房里已经有许多机器监控系统在使用。随着监控系统收集数据和从ERP系统中获取信息的能力提高，这些数据将成为机器学习的理想选择。随着传感器使用的扩大，数据量将呈指数级增长。

机器学习对于理解收集到的大量数据至关重要。这些数据将帮助企业确定优化流程、机器、减少停机时间等的机会。下面我们来看看一些已经出现或已经以各种形式实现的技术。

减少机器停机时间

当传感器监测数控钻、车床和铣床上的标准部件时，它们将能够预测部件何时接近其生命周期的结束。这是关键，因为即使其他任务是自动化的(如计算和输入偏移量)，工具的磨损仍会在未被检测到之前持续出现并影响结果。

机器可能会在生产中损坏或需要一个新零件。预测性维护可以节省金钱、时间和资源。通过传感器计划的停机时间允许进行适量的维护，并延长机器部件的寿命。机器学习和人工智能可以解析数据，帮助制造企业确定最佳的停机时间。

数控机床优化
有些公司已经在探索优化数控机床的方法。其中一些是在虚拟环境中演算产生的，而另一些则是使用实际机器数据进行的。

将5G传感器直接安装到工件上。该传感器监测振颤，并在检测到振颤时进行纠正以避免错误。他们能够将膜片的平均返工率降低10%，从25%降至15%。这个小小的改变可以为制造企业节省大量的成本。

自动化过程

机器传感器产生的数据量会让一个试图单独进行数据分析的人不知所措。然而，使用机器学习来评估数据，人只要去评估最终呈现的结果就轻而易举了。当来自整个工厂的传感器的信息与ERP（企业资源计划系统Enterprise Resource Planning）、CRM（客户管理系统Customer Relationship Management）和其他系统一起组合起来，自动化的机会就会出现。这些机会将有助于确保货物及时交付。自动化和机器人将帮助制造商去满足增长速度和市场需求。

增产和减少事故

机器学习和人工智能将以机器人和人机协作的形式出现在机械加工领域。协同机器人可以完成一些简单的任务，比如将完成的零件放入箱子。在其他情况下，它们可以替换工具或将零件插入数控机床的卡盘。机器人和协作机器人可以全天候工作，提高工厂的生产水平，还可以胜任一些更危险的任务，减少危及人类事故的发生。

人工智能和机器学习对这一进步至关重要，是整个过程的基础，这种技术优化将是必要的。





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