提升生產效率

- 優化生產流程：通過AI技術分析生產數據，能發現潛在的流程瓶頸并進行優化。如SEWC借助數據分析等方法，讓HMI產品檢測時間縮短了9%。

- 提高設備運行效率：利用邊緣計算和AI技術，使設備具備更強的本地數據處理和分析能力，快速做出決策，減少設備等待時間。同時，通過預測性維護提前處理設備隱患，降低設備故障率，延長設備運行時間。

提高產品質量

- 精準質量檢測：運用人工智能算法，如在SEWC的AOI檢測中，使預判準確率顯著提高，需要人工復判的產品數量減少了75%，還能保證問題產品的逃逸幾率為零。

- 質量持續優化：基于機器學習算法和邊緣計算技術，軟件系統可以對生產過程數據進行實時分析，不斷自我學習，實現對生產參數的智能優化。

降低成本

- 人力成本降低：智能系統可替代部分人工任務，如質量檢測、廢料分揀等環節，減少人力投入。像SEWC的廢料分揀環節，采用人工智能后，避免了重新訓練模型以及人為調整參數的步驟，節約了人力。

- 資源成本降低：通過對設備運行數據的分析，實現能源的優化管理，降低能源消耗。同時，精準的生產控制減少了原材料的浪費。

增強生產靈活性和適應性

- 快速產品切換：小樣本學習技術等應用，使產線在面對產品種類調整時，只需采集小樣本就能對新產品進行高準確率質量檢測，快速適應新產品生產。

- 柔性生產能力提升：借助5G等通信技術和先進的控制系統，實現設備之間更快速、穩定的通信，支持更復雜的分布式控制系統，使生產能根據市場需求快速調整產品種類和產量。