人工智能能否成为医疗器械制造领域的新质量控制经理？

想一想X射线或超声波机器，手术设备或起搏器故障的影响。到目前为止，控制这些设备质量的方式是通过质量分析（QA）团队执行的手动检查。他们经常随机检查从装配线上出来的产品，如果产品似乎包含缺陷，就会被淘汰。但是，如果在产品使用一段时间后才注意到缺陷，甚至可能植入患者体内，会发生什么？文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

现在考虑是否可以预测哪些设备可能有缺陷并找到问题的根本原因。然后，您可以有机会减少缺陷并防止它们发生。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

通过应用预测分析，公司可以转向主动模式，以便在潜在问题发生之前避免它们，并查看变量和数据，以高概率知道哪些产品将航行，哪些产品将失败。它还使制造商无需花费90%的时间专注于质量保证和解决问题，因此他们可以将更多时间花在战略方法和创新上。这对每个人来说都是双赢的局面，无论是公司还是消费者。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

人工智能，更具体地说，机器学习已经在领先的医疗设备制造商中使用，以帮助确保产品在离开工厂之前没有缺陷。例如，波多黎各的一家医疗设备制造商正在使用机器学习软件进行预测分析，结合使用历史和当前数据来识别差异、差异和可能导致特定产品在产品离开工厂车间之前失效的最小弱点。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

此外，人工智能驱动的解决方案可以识别模式，主动帮助制造商识别故障的根本原因，从而更安全、更有效地重新设计和设计所有产品。除了挽救生命外，该解决方案还节省了罚款、诉讼和违反 FDA 方面的成本。它还可以帮助公司节省资源和原材料，当产品必须进入废料堆时，这些资源和原材料不会被浪费。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

3D打印需要新的质量控制方法文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

3D打印的爆炸式增长使医疗设备市场中的零件快速原型制作成为可能，成为零件和产品生产方式的游戏规则改变者。然而，这种大规模生产的挑战越来越集中在质量控制上。人工智能可以帮助制造商实时检测缺陷，这在物理上是使用手动方法几乎不可能实现的。然而，大数据对这一过程至关重要。它可以在制造过程中收集，并用于训练机器学习工具以发现异常并提供自动自我纠正。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

人工智能的可能性是无穷无尽的文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

除了医疗器械市场中的产品质量应用外，由机器学习驱动的预测分析在医疗器械工程和设计的所有领域都提供了有希望的可能性。例如，预测分析可以帮助工程师了解特定零件或产品的升级或更改如何影响其操作或安全性。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3947.html

公司越来越多地评估工业物联网（IIoT）系统，该系统使用从设备上的传感器收集的数据，并就制造商如何改进或改变其产品提供有价值的反馈和见解。当与机器学习工具结合使用时，由IIoT驱动的数据可以获得更多的见解并推动更好的决策。

迈出人工智能进化的第一步

在医疗设备制造商专注于竞争激烈、受监管控制的市场的时代，他们努力提供无缺陷的创新解决方案，并且要经济高效地做到这一点，他们如何在生产线上实现人工智能驱动的转型？以下是三个关键提示。

• 了解 AI 是一项长期承诺。与其他数字化转型计划不同，人工智能永远不可能是一个一劳永逸的项目。人工智能成功的关键是不断的训练。人工智能解决方案需要不断提供新数据，以便变得更智能、更相关，因此保留或与能够提供这种持续专业知识的公司合作以不断改进算法非常重要。
• 确保您的数据室井井有条。有效的机器学习解决方案与提供的数据一样好。医疗设备制造商应确定其所有数据所在的位置，可能缺少哪些数据，并努力集中和增强数据，以便他们有足够的燃料来推动更相关的解决方案。
• 提出正确的问题。在考虑构建预测模型之前，您需要知道要解决的问题并向后工作。您正在评估哪些零件或产品？您是否正在尝试确定设备故障的可能性，或者如何提高可用性？在推进这样一个变革性项目之前，您应该开展一个试点计划，以确定您可以实现的投资回报率、节省时间和其他好处。

医疗器械技术市场的创新正在对改善患者治疗效果产生重大影响，改变提供商治疗患者的方式以及疾病和病症的管理方式。使用人工智能来提高设备的质量并确保它们在离开工厂车间之前没有缺陷，正在迅速改变游戏规则，提高安全性，降低成本，并为对我们所有人的福祉至关重要的行业注入更大的信心。