當(dāng)前，大多數(shù)鋼鐵制造商都在為減少生產(chǎn)損失而努力，并為此付出了高昂的成本，削弱了盈利能力。鋼鐵生產(chǎn)損失最常見的表現(xiàn)形式包括：重量差異、內(nèi)部質(zhì)量問題、表面參數(shù)缺陷、力學(xué)性能等。所有這些損失的共同點(diǎn)是，它們都是由流程驅(qū)動(dòng)的，不能通過更換或維護(hù)機(jī)器，或改變一個(gè)特定的設(shè)置點(diǎn)來予以解決。與之相反，真正的原因卻藏匿于流程本身的深處，從而給產(chǎn)品制造帶來了挑戰(zhàn)。
利用人工智能作出正確的決策
諸多案例的實(shí)踐證明，人工智能，特別是工業(yè)人工智能，并不會(huì)很快取代人類。與之相反，工業(yè)人工智能為團(tuán)隊(duì)提供了人類難以企及的洞察力，輔助做出正確的決策，并改善業(yè)績表現(xiàn)。
通過與數(shù)百家連續(xù)流程制造商進(jìn)行交流，Seebo最終發(fā)現(xiàn)了人工智能解決方案的三大關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，如果滿足這些標(biāo)準(zhǔn)，就可以使團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)對持續(xù)流程的主宰。
其一，揭示隱藏的原因。制造團(tuán)隊(duì)反映最多的“未知因素”就是那些他們甚至沒有意識到的低效和生產(chǎn)損失的隱藏原因。通過揭示這些隱藏的原因，能夠?qū)⑿侍岣叩叫碌乃剑诖诉^程中大大減少損失。
其二，對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)、可擴(kuò)展的多變量分析。當(dāng)前事態(tài)的另一個(gè)明顯差距是能夠始終持續(xù)分析所有數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮到整個(gè)生產(chǎn)線中不同點(diǎn)之間的所有復(fù)雜相互關(guān)系。
雖然人類不能做到這一點(diǎn)，但人工智能肯定可以做到，特別是通過使用帶有監(jiān)督功能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來理解通常導(dǎo)致?lián)p失的行為模式。
最后，把重點(diǎn)放在流程上。就像其他流程制造行業(yè)一樣，在鋼鐵制造業(yè)中，流程的關(guān)鍵就是：不能孤立地看待一點(diǎn)。人工智能可以為人類提供敏銳的洞察力，但只有當(dāng)算法理解整個(gè)流程的獨(dú)特復(fù)雜性時(shí)，這些洞察力才會(huì)發(fā)揮巨大作用。
如果算法中沒有嵌入的過程專業(yè)知識，人工智能將在沒有唯一語境的情況下簡單地分析數(shù)據(jù)，并得出錯(cuò)誤或不完整的結(jié)論。這樣的技術(shù)在實(shí)踐中被稱作“自動(dòng)根本原因分析”。如果手動(dòng)根本原因分析是阻礙鋼鐵制造商的原因，那么自動(dòng)根本原因分析就是解決方案。
自動(dòng)根本原因分析對整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行連續(xù)的、多變量的分析，并揭示流程專家無法找出的、生產(chǎn)損失的隱藏原因。歸功于基于流程的人工智能技術(shù)，這一點(diǎn)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。這項(xiàng)技術(shù)嵌入了復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對每條生產(chǎn)線都具有深厚的工藝專業(yè)知識，使算法不僅能夠簡單地分析數(shù)據(jù)，而且能夠理解每個(gè)獨(dú)特的生產(chǎn)流程，從而在語境中正確地分析數(shù)據(jù)。
制造團(tuán)隊(duì)可以通過此自動(dòng)根本原因分析回答三個(gè)關(guān)鍵問題。對于流程專家或工程師應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注：1）為什么會(huì)出現(xiàn)損失？2）今后如何防止這些損失；對于生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該重點(diǎn)關(guān)注：3）應(yīng)該在什么時(shí)候采取行動(dòng)防止這些損失。
利用人工智能減小KPI損失
通過克服人類分析的局限性，無論是質(zhì)量、殘次品、產(chǎn)量還是收得率，揭示生產(chǎn)損失的隱藏原因，這就是人工智能對鋼鐵制造商的核心好處。
對于損失發(fā)生原因、如何防止損失以及何時(shí)采取行動(dòng)，如果具有清晰、實(shí)時(shí)的洞察力，即使是一個(gè)普通的團(tuán)隊(duì)，也能夠創(chuàng)造出非凡的成果。
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