Covid Pandemic在改變了許多工作方麵。遠程訪問在M中獲得了驗收
任何行業，正在改變工廠地板的工作性質到工程部門。在去年的研討會上關於AI采用的挑戰，它變得顯而易見，技術隻是許多挑戰之一。對AI介紹的成功更為關鍵，是人為因素和組織。
這年度論壇將於5月17日，上午2:30 - 5月18日 - 5月18日，2022年5月18日舉行，AI研討會將研究人類和AI之間的相互依賴性。我們將專注於工業應用，包括：
- 工程：在工程中使用的AI在哪裏可以及時保留項目？
- 服務和維護：AI如何支持維護人員遠程和現場更高效？
- 故障排除：當機器仍然仍然存在射擊時，AI如何支持運營團隊？
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額外的AI閱讀：
AI在工程中
我們中的大多數人每天都使用AI。它是我們智能手機上的自動正確/自動完整短語。
In ARC’s view, there is a great potential for AI in the industrial world in exactly these use cases, such as auto complete for PLC programming with instant coding assistance, automated testing, etc. Often machine builders need to adjust their programs slightly to fit a customer specific machine requirement. AI can help here to adjust the code quickly. A special case may be the translation from a Rockwell to a Siemens PLC code, something that still can’t be done.
AI支持服務和維護
除了由於AI的最明顯的例子中拍攝（見下文），另一個是在預測維護中使用它。AI還可以通過建議的措施支持維護團隊，或者隻是在任務之間使用路由優化（旅行推銷員問題）。
ai支持故障排除
想到以下情景。在半夜，一個關鍵的機器突然站穩。操作團隊充滿了警報。資源有限。幾乎沒有機會打電話給當地的服務夥伴或機器建設者。停機時間的每一分鍾都是昂貴的。
有各種方式AI可以在這裏提供幫助。第一個是顯然的警報管理，其中AI可以幫助追蹤問題的來源。如果你有很難想象的話，觀看2016年電影乘客，AI可以幫助詹妮弗勞倫斯在幾秒鍾內跟蹤原始問題。一些進一步的閱讀包括AIOP如何徹底改變報警管理
AI也已經用於解決問題。幾年前，我訪問了漢諾威秀的IBM展位，他們展示了Watson如何用於支持麻煩拍攝。在我們的上一個論壇上，還討論了，輝瑞公司向我們展示了他們的維護團隊的解決方案。
所有這些例子都有一個共同點，他們需要AI和人類勞動力之間的“合作”。AI可以做很多，但它不能握住螺絲刀或修複問題，我們沒有數據。為AI仔細一體化也為工人/操作員/工程師帶來了挑戰。應該整合多少AI？勞動力被勞動力接受多少，沒有機器的嬰兒？
在研討會上，我們計劃交流實際的例子並討論未來的發展。
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