如何通过人工智能进行可追溯性和质量管理？

如今，企业需要供应链和生产链中发生的所有活动的透明度，以保证输出质量、优化流程、管理库存并确保按时交货。可追溯性和质量管理是任何行业业务绩效的重要方面。

在这篇文章中，我们将重点关注通过人工智能实现的制造过程的可追溯性，即在智能管理系统的帮助下对产品进行细化或转化的过程。

由于我们可以监控工厂中发生的不同事件，因此追溯系统的目标在每种情况下都可能不同：

● 识别并确定每个产品的历史

● 识别并确定每种产品的历史记录

● 优化各种流程

● 提高生产率

得益于智能软件控制的可追溯性，我们可以了解机器在不同阶段或产品生产时的性能，并据此采取行动改进流程。

在每一个特定的案例中，都有必要定义希望使用系统的方向，以选择真正重要的事件并实现所需的目标。

在某些情况下，有一种误解，认为人工智能的可追溯性只能应用于制药或餐饮等必须保证产品安全的行业。然而，现实情况是，可追溯过程所有阶段的透明度对所有企业来说都是有用和必要的，因为它通过提供所有活动的实时可见性和提供最佳控制所需的数据，有助于提高生产链的质量和效率。即时信息可以快速检测事件并采取适当的行动，这对任何行业都是如此。

重要的是要有一个解决方案，使我们能够识别和监控整个工业流程中发生的不同事件，从而使我们能够获得定量和定性信息：

● 产品所处的不同阶段

● 成分/材料清单

● 使用的机械

● 批号(原材料和最终产品)

● 参与每个生产过程的操作员

● 轮班工作

● 不同质量控制结果

此列表只是生产过程中生成的所有事件的一小部分示例，可用于进一步分析。借助智能系统，这些数据的存储是自动的，使用物联网连接直接从资产到信息管理平台。

在可追溯性管理中，强调质量控制是非常重要的。质量控制具有确保成品符合规定标准的功能。例如，在包装质量控制中，这些参数中的一些可以是拉伸/压缩强度、硬度、透气性或吸湿性。

通过连接整个生产过程的智能软件进行质量控制，使我们能够确保交付给客户的产品符合上述标准。此外，还可以减少成本和浪费，因为如果产品必须从生产中丢弃，得益于使用机器学习的智能可追溯性，可以识别其详细历史记录，并且可以敏捷地丢弃相关批次。

最后，为了对整个制造过程具有良好的可追溯性，来自不同来源和系统的数据被交叉引用，以将最大量的信息关联到更完整的画面中。因此，将负责可追溯性管理的解决方案，与通过实时数据分析连接和分析每台机器和流程的性能的技术相结合是非常重要的。