如今，企業需要供應鏈和生產鏈中發生的所有活動的透明度，以確保輸出品質、優化流程、管理庫存並確保按時交貨。可追溯性和品質管理是任何行業業務績效的重要方面。
在這篇文章中，我們將重點放在透過人工智慧實現的製造過程的可追溯性，即在智慧管理系統的幫助下對產品進行細化或轉化的過程。
由於我們可以監控工廠中發生的不同事件，因此追溯系統的目標在每種情況下都可能不同：
●識別並確定每個產品的歷史
● 識別並確定每種產品的歷史記錄
● 優化各種流程
● 提高生產率
由於智慧軟體控制的可追溯性，我們能夠了解機器在不同階段或產品生產時的效能，並據此採取行動來改善流程。
在每一個特定的案例中，都有必要定義希望使用系統的方向，以選擇真正重要的事件並實現所需的目標。
有時候人們誤解了，認為只有在必須確保產品安全的行業，如製藥或餐飲業才需要應用人工智慧的可追溯性。然而，現實情況是，可追溯過程所有階段的透明度對所有企業來說都是有用且必要的，因為它透過提供所有活動的即時可見性和提供最佳控制所需的數據，有助於提高生產鏈的品質和效率。對於任何行業來說，即時資訊具有快速檢測事件並採取適當行動的重要意義。
重要的是要有一個解決方案，使我們能夠識別和監控整個工業流程中發生的不同事件，從而使我們能夠獲得定量和定性資訊：
● 產品所處的不同階段
● 成分/材料清單
● 使用的機械
##●● 批號(原料和最終產品)● 參與每個生產過程的操作員● 輪班工作● 不同品質控制結果這個清單只是生產過程中產生的事件的一小部分範例，供進一步分析使用。這句話可以重寫為：「透過智慧系統的幫助，資料儲存被自動化，利用物聯網連接，能夠從資產直接傳輸到資訊管理平台。」。 如何減少生產故障?品質控制和可追溯性在可追溯性管理中，強調品質控制是非常重要的。品質管制具有確保成品符合規定標準的功能。在包裝品質控制方面，可用於監控的參數之一是拉伸/壓縮強度、硬度、透氣性或吸濕性。 我們使用智慧軟體連接整個生產流程，進行品質控制，以確保客戶收到的產品符合上述標準。此外，還可以減少成本和浪費，因為如果產品必須從生產中丟棄，得益於使用機器學習的智慧可追溯性，可以識別其詳細歷史記錄，並且可以敏捷地丟棄相關批次。 最後，為了對整個製造過程具有良好的可追溯性，來自不同來源和系統的資料被交叉引用，以將最大量的資訊關聯到更完整的畫面中。因此，將負責可追溯性管理的解決方案，與透過即時數據分析連接和分析每台機器和流程的性能的技術相結合是非常重要的。以上是如何透過人工智慧進行可追溯性和品質管理？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
