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智能制造（Smart Manufacturing）与机器学习（ML）/深度学习（DL）技术的深度融合主要优势在于：
能实现对复杂工业大数据流（如传感器数据、质量检测图像、设备运行参数等）进行高效、实时的模式识别和预测建模，突破了传统制造优化中基于物理模型和经验公式的局限性。
通过ML/DL模型（尤其是时序网络和CNN），可以显著提升预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的精度和提前期，降低非计划停机时间；
在质量控制方面，实现对缺陷的自动化、高通量检测，并识别难以察觉的潜在质量退化趋势。
#人工智能 #深度学习 #机器学习 #交叉学科 #控制科学 #控制工程 #ai #科研学习 #智能制造 #工科
智能制造（Smart Manufacturing）与机器学习（ML）/深度学习（DL）技术的深度融合主要优势在于：
能实现对复杂工业大数据流（如传感器数据、质量检测图像、设备运行参数等）进行高效、实时的模式识别和预测建模，突破了传统制造优化中基于物理模型和经验公式的局限性。
通过ML/DL模型（尤其是时序网络和CNN），可以显著提升预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的精度和提前期，降低非计划停机时间；
在质量控制方面，实现对缺陷的自动化、高通量检测，并识别难以察觉的潜在质量退化趋势。
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