概述
今天的智能製造環境是基於使用智能的工廠,生產設備和連接設備,允許數據驅動的決策使整個產品生命周期的效率和生產率。最初,製造商介紹了使用先進的分析由人工智能(AI)和機器學習(ML),允許生產係統狀態監測預測和說明性的分析進展。此外,這將創建一個通路連接和智能有自知之明的機器和生產設備,最終導致自動修複係統。前進,今天的工廠和生產線我們看到,AI /毫升已經成為不可或缺的組成部分,智能製造。
雖然采用人工智能是一個改變遊戲規則在許多行業,製造業目前人工智能的采用者之一。實現人工智能在生產設施越來越受歡迎。根據最近的電弧的研究,相當比例的生產領導人表示,他們的組織至少適度使用某種形式的人工智能。另外,超過半數的歐洲製造商(51%)是實現人工智能解決方案,與日本(30%)和美國(28%)在二、三位。
這種受歡迎程度是由製造業數據是一個很好的適合機器學習(ML)。製造的機器更容易分析的分析數據。數百個變量影響生產過程,這些都是很難分析對於人類來說,毫升模型可以很容易地預測個體的影響變量在這樣複雜的情況。製造商經常麵臨不同的挑戰,如意想不到的機械故障或有缺陷的產品交付。利用人工智能和ML,製造商可以提高操作效率,發現最佳的生產工藝,推出新的和創新的產品,定製產品設計,並計劃未來金融行動進展他們的數字轉換。金博宝app安卓版下载
AI將使機器和生產設備能夠“學習”
ML被用來確定最優生產工藝在製造業。規範的分析結合大數據,數理統計,邏輯,毫升經驗揭示最複雜的生產問題的起源,然後建議決定選項來解決這些問題。ML-based生產情報係統使用模式識別技術來分析現有生產數據產品和過程和識別模式的作品(最佳實踐)和什麼不(風險的情況下)。這些模式翻譯成人類可讀的形式規則,然後應用於製造業務最佳實踐。航空和汽車製造商已經使用這種方法來優化先進複合材料製造過程。
毫升,作為人工智能的一個子集,使用數學概率和大規模的模式匹配來進行推斷(學習)訓練算法。這個過程模擬人類智能。毫升係統訓練的檢查和分析大型數據集的曆史和實時數據的基礎上,生產機器和過程和分類成類將函數作為訓練數據。基於雲計算的數據中心是毫升訓練算法是使用專門開發服務器計算資源能力高。邊緣是毫升推測執行使用專門的處理器,內置集成推論引擎處理器。
有繼續討論到底什麼構成一個智能優勢,和繼續發展的定義。一些邊緣設備行業保持邊緣的物聯網設備和雲之間,它定義為一係列較小的垂直專用雲。這些“迷你”雲更節能,減少固有的延遲將大量數據從設備和傳感器移動到大型企業雲數據中心。出現,不過,這一共識形成嵌入式智能邊緣設備,由下一代處理器專門為人工智能機器學習和推理將推動智能製造及其實現的未來。
在工廠生產區域,毫升幫助改進和優化生產過程在幾個方麵。這些措施包括減少設備故障的發生,以保持產量的增長和減少昂貴的停機時間。ML-based算法可以訪問和分析非常大量的數據從機器的振動傳感器檢測和預測機器異常和故障。此外,毫升可以規定來確定如何最好地解決和防止問題。,最終ML算法就可以組建一個完整的自愈自治機器和流水線的生產環境。
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