只要流水线旁物料剩 余量达到触发条件（即最低剩余量时），及时发出物料需求呼叫，通过网络传递到数据服务器，由系统处理并自动分配给适合的 物料配送人员，物料配送人员及时组织物料配送上线，完成配送后，将对应的呼叫信息进行复位，完成一次配送；当需要制造产品或使用设备以简化操作时，其实很难检测到其内部问题。仅仅通过观察产品的功能，专家往往无法识别缺陷。而这可能是有害的制造，会导致产品或工艺的重大缺陷。人工智能和机器学习将人类智能与强大的技术相结合，为制造操作的进行方式带来革命性的变化。例如，人工智能可以识别机器或产品中的微小故障，使设计人员可以选择在它成为重大缺陷之前解决相同的问题。这有助于提高终产品的整体产品质量和性能。这就是为什么如今许多制造公司使用 人工智能驱动的自动化和强大的工具来检测过程中的缺陷或产品设计中的缺陷的主要原因。通过使用人工智能进行深入的质量测试，制造商可以确保高质量的产品以及更快的上市时间。系统会实时记 录下每一次工业安灯系统应用及案例发生的时间、地点以及对工业安灯系统应用及案例的响应情况，并对此进行分析。系统硬件配置物流工业安灯系统应用及案例按照功能和实 现方式不同可以分为有线和无线两种：有线式工业安灯系统应用及案例全部信息传递都通过遍布车间的有线网络来实现；而无线式无线安冬暗按拉灯呼叫Andon系统，信息的传递是通过无线网络、无线通信来实现。
无线安冬暗按拉灯呼叫Andon系统是指利用软件系统和液晶显示屏组成的新型的生产计划与进度工业安灯系统应用及案例系统，传统的LED数字显示看板将由液晶显示屏代替，界面更美观，功能更强大。相较于深度学习算法，小样本学习算法通过预归类样本实现对算法学习过程的简化，减少对样本数量的依赖。小样本学习算法在处理少类别任务时表现较好，但仍需解决多类别任务时所面临的过拟合问题。小样本学习算法的成熟将成为推动工业领域人工智能技术渗透加速的关键工业安灯系统应用及案例打破了传统工业安灯系统应用及案例喷绘车贴固有的显示模式，可以开发软件任意修改看板的显示内容，更灵活、更美观、更智能化人性化。目前的人工智能还只是人工加上机器智能，而单纯机器智能是不完善的。首先工业的数据可能不够全面与准确，其次基于数据导出的模型，并不一定优于企业常年积累的对生产规律的认识，即便训练出的模型准确率到了99%，而实际上系统还是会犯很多错误的。目前的机器学习通常用曲线拟合数据，所谓的机器学习，神经网络事实上是一个分类器，我们找出分类的规律，有一些处于分类边缘上的微小差异是很容易被模糊掉的。而且目前神经网络的过程缺乏透明性和解释性，其结果可能失去理化意义。机器真正拥有智能的关键在于能够使用因果推论而非相关关系推论，因此需营造工程师与AI协同工作的环境，由人工经验加以解释。无线安冬暗按拉灯呼叫Andon系统作为生产全过程组织的一个辅助工具，能实现快速的信息传递、申请呼叫、实时显示、统计分析、报表生成等，就工序作业、设备状态、质量问题、供应物料情况等过程进行实时的信息传递和管理，对生产全过程构成支撑。