機械中的人工智能

用於機械申請的人工智能（AI）報告概述了機械水平的AI技術，應用和市場。該研究基於40多個Plus專家訪談加上在線調查。我們采用市場規模，以及采用的策略，並在各個機械段中深入潛水。

機械人工智能（AI）：改變一切

大約2009年，人們開始談論第四個工業革命，工業物聯網和其他相關概念。然而，回想起來，第二和第三個工業革命主要隻是用基本上重複預先編程行為的機器和計算機更換人體肌肉和手工勞動力。雖然第四個工業革命增加了數字化水平，但直到最近，即使是最受過教育的機器和計算機也沒有做出人類的決策。現在，隨著AI進入工廠地板，我們終於開始使用數字技術不僅替代肌肉，還可以替換肌肉，也是大腦。大多數專家都同意，雖然AI將深入嵌入工業和其他應用程序，而且初始使用案例已經出現，但今天的製造業仍然是一個利基技術。

今天，根據您的觀點，您對AI的思考可能會落在技術之間的某個地方，這是一種抽象的威脅或可能性，以及具有具體用例的真實解決方案，您甚至可能甚至不知道它在工作中。在未來，AI將如此深入嵌入日常生活中，在自動化中，我們甚至不會認識到大部分時間都在那裏。

為了使突破性的東西啟用，確定正確的機器類型的正確解決方案至關重要。機床提供其他可能性;除了機器人或材料處理應用程序之外 - 不僅應用程序不同，還包括使用的AI技術。該報告具有在個人市場潛力旁邊的這些特征，並列出了許多在實施AI時如何處理最常見的障礙的戰略。

AI在機械戰略問題中

除了提供五年的市場預測外，機械應用市場研究的AI還提供了詳細的定量當前市場數據，並解決了關鍵的戰略問題。

• AI在機械中的市場滲透仍處於起步階段。機器建設者正在重組他們的商業模式以適應這項新技術，而最終用戶正在為其機械處理特定於操作的用例。然而，市場已將AI Hype循環超出到有形產品和應用。對於每個用戶和機器構建器，有必要在果斷地解決最常見的障礙。
• 在采用廠房上采用新技術，人類因素是最重要的。ARC已經確定了這三種主要策略，以幫助勞動力欣賞AI的引入：
  • 對人類工人的優惠：為工人提供透明，輕鬆操作，並避免與現有的工作例程進行直接衝突。例如，AI可以通過語音識別，減少時間和精力來緩解項目後的文書工作或生成報告。
  • 涉及關鍵利益相關者：對AI解決方案的抵抗取決於AI團隊領導和利益相關者參與。雖然企業高管和高級研究小組通常表現出很小的阻力，但大多數時候，AI項目團隊都是交叉功能，涉及多層層次結構。談到標記數據時尤其如此;需要廠房的中管理和人員。
  • 適用於右客戶端的權利：通常，最初至少，最終用戶可能會對不會影響其核心價值主張的應用來推動更多反對AI。
• 關於AI的懷疑是巨大的。重要的是提供一種可靠的解決方案，提供明確的益處。另一方麵，這些用例需要成為更廣泛的AI戰略和路線圖的一部分，因此人們可以利用AI的全部潛力。例如，在采礦機械中，主要要求是將業界資本密集型最小化停機時間。目前，礦業​​機械與機器學習集成，以支持數據聚合，處理和預測維護的應用。較舊的采礦機可以升級以提高機器複雜性，可以以低成本實現。與AI解決方案供應商合作的許多供應商可以為最終用戶提供這些解決方案。
• 其他應用包括機器感知，可用於移動機器，並且是部分自主的。後者主要用於危險地下采礦。