目前，大多数钢花管厂家都在努力减少生产损失，支付高成本，削弱盈利能力。钢花管生产损失较常见的表现形式包括：重量差、内部质量问题、表面参数缺陷、机械性能等。所有这些损失的共同点是，它们都是由过程驱动的，不能通过更换或维护机器或更改特定的设置点来解决。相反，真正的原因隐藏在过程本身的深处，给产品制造带来了挑战。
许多案例的实践证明，人工智能，特别是钢花管人工智能，不会很快取代人类。相反，钢花管人工智能为团队提供了人类无法企及的洞察力，帮助做出正确的决策和提高绩效。Seebo较终发现了人工智能解决方案的三个关键标准，通过与数百家连续流程厂家的沟通。如果符合这些标准，团队可以主宰连续流程。
首先，揭示隐藏的原因。制造团队反映较多的未知因素是他们甚至没有意识到的低效率和隐藏的生产损失。通过揭示这些隐藏的原因，我们可以将效率提高到一个新的水平，并在这个过程中大大减少损失。
第二，对所有数据进行连续和可扩展的多变量分析。目前情况的另一个明显差距是，考虑到整个生产线中不同点之间的所有复杂关系，它可以不断分析所有数据。虽然人类不能这样做，但人工智能肯定会这样做，特别是使用具有监督功能的机器学习算法来理解通常导致损失的行为模式。较后，专注于这个过程。就像其他工艺制造业一样，在钢花管制造业中，工艺的关键是：不要孤立地看待它。人工智能可以为人类提供敏锐的洞察力，但只有当算法理解整个过程的独特性和复杂性时，这些洞察力才能发挥巨大的作用。
如果算法中没有嵌入的过程专业知识，人工智能将在没有唯一背景的情况下简单地分析数据，并得出错误或不完整的结论。该技术在实践中被称为自动基本原因分析。如果手动基本原因分析是阻碍钢花管厂家的原因，那么自动基本原因分析就是解决方案。自动基本原因分析不断分析整个数据集，揭示了生产损失的隐藏原因。基于过程的人工智能技术已经成为现实。该技术嵌入了复杂的机器学习算法，对每条生产线都有深刻的技术专业知识，使算法不仅能简单地分析数据，而且能理解每个独特的生产过程，从而在背景中正确地分析数据。
制造团队可以分析和回答这三个关键问题的根本原因。工艺专家或工程师应注意：1）为什么会有损失？2）如何防止这些损失；生产团队应注意：3）何时采取行动防止这些损失。
利用人工智能减少KPI损失，通过克服人类分析的局限性，揭示生产损失的隐藏原因，无论是质量、缺陷产品、生产还是收益率，这都是人工智能对钢花管厂家的核心好处。即使是一个普通的团队也能创造出非凡的结果。
