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通过人工智能增强工业4.0

   日期:2020-02-13     浏览:151    评论:0    
核心提示:随着AI从现实生活变成现实世界,成为世界变化技术的前沿,迫切需要系统开发和实施AI,以了解其对下一代工业系统(即工业4.0)的真正影响。工业技术的下一步是使机器人技术,计算机和设备连接到物联网(IoT),并通过机器学习算法进行增强。凯捷(Capgemini)的一份报告显示,工业4.0​有可能成为经济增长的强大推动力,预计2018年至2022年之间将为全球经济增加5,000亿至1.5万亿美元的价值。

随着AI从现实生活变成现实世界,成为世界变化技术的前沿,迫切需要系统开发和实施AI,以了解其对下一代工业系统(即工业4.0)的真正影响。工业技术的下一步是使机器人技术,计算机和设备连接到物联网(IoT),并通过机器学习算法进行增强。凯捷(Capgemini)的一份报告显示,工业4.0有可能成为经济增长的强大推动力,预计2018年至2022年之间将为全球经济增加5,000亿至1.5万亿美元的价值。

通过人工智能增强工业4.0

人工智能(AI)是工业4.0的重要组成部分

人工智能是制造商已经用来提高产品质量,效率并降低运营成本的新兴技术之一。我们开始看到人与机器人之间的工作关系,这一领域得益于制造工厂中AI的使用。由超级连接的生产流程组成的智能工厂由相互之间通信的各种机器组成,它们依靠AI自动化平台来收集和分析所有类型的数据,包括图像,标准化代码文本和分类的固定字段文本。

IDC最近对已经在使用AI解决方案的全球组织进行的一项调查发现,只有25%的人仅制定了企业范围的AI策略。许多组织正在应用AI来提高效率。但是,还有大量数据甚至还没有以使AI能够使用它们的方式进行数字化或组织。

此外,许多组织缺乏合适的人员(例如数据科学家)来分析他们拥有的任何数据。BFSI,医疗保健,物流是人工劳动密集型行业,需要处理大量数据,因此需要AI解决方案才能产生有效的结果。寻求创新和部署AI的制造公司需要考虑实现集成自动化平台,该平台使用分形科学技术构建的机器人来执行基于管理员的角色和任务。分形科学是建立在自我相似性的前提下的,神经元网络承载着关于模式的相似但不相同的信号。分形科学是一门更具确定性的科学,需要较小的代表性数据集进行训练。

使用分形技术,需要更薄的基础架构,这些类型的AI(称为多租户平台)使多个机器人可以驻留在一台计算机上,并一次执行多个不同的进程。它还允许人员使用同一台机器来同时执行其他功能,这意味着完成角色所需的人员操作更少。反过来,这意味着可以以更快的速度对大量工人进行再技能和再培训,以从事更多技术和复杂的工作,例如设计和编程,有效地将他们从生产车间转移到更高的岗位。职位。这已经在某些行业中发生了。这些机器人不仅可以加快制造过程,而且可以帮助工人进行决策。机器人可以收集,制造仓库在日常工作中主要使用非结构化数据,例如手写文书和库存清单。基于分形科学的智能自动化平台将有助于改造现代仓库。因此,制造商将能够减少生产停机时间,同时还可以优化生产线的整体运营效率。

制造过程中的AI

在智能工厂中成功运营并实现工业4.0的原始设备制造商(OEM)在其生产流程中使用了AI。经过数字化转型并可以组织和利用其数据集的制造商正在利用AI和机器学习的能力,通过对设备功能进行预测性分析并从根本上简化工厂生产线来改善质量控制,标准化和维护。许多公司现在的目标是在其生产流程中实施AI,但很少有AI开发计划,并且在更大程度上不确定要使用的自动化平台的类型。CIO和CTO开始购买智能工厂革命,以寻求在制造过程中实现最佳运营效率。但是,他们在管理AI部署中的很大一部分作用是首先确定需要自动化的流程。然后,他们必须选择正确的自动化平台以实现设定的目标。这是部署和管理AI的基本步骤,因为错误的决策无疑会导致资源浪费。

业务领导者还需要从各个级别的工人那里建立支持,并有效实施管理计划,该计划应考虑自动化对组织工作量和角色的影响。这也将有助于查明哪些角色需要重新培训。

制造的未来

公司已加紧努力进行数字化转型,以适应不断变化的消费者需求。制造业已成为全球经济的支柱之一,因此在该领域实施技术就是为消费者释放产品和解决方案的真正潜力。分析和物联网将在工业4.0中扮演重要角色,识别模式,行为并将实时数据带入制造商的指纹。随着制造业务的持续增长,组织还需要找到一种方法来应对大量数据和分析的复杂性,而它们将摆在他们面前。

未来的方式将制造业的发展转变为认知制造业,这实质上意味着从整个制造过程中收集数据,例如员工生物特征识别,工厂日志,手册和设备传感器。这些智能资产将使机器通过使用连接的传感器来优化性能。制造商将基于从各种智能工厂工作流程和过程中收集的数据,计划更智能的资源优化。对于制造商而言,数据泛滥将不再是问题,因为基于机器学习和人工智能的认知技术将预测结构化和非结构化数据中的模式,以提供实时信息,从而帮助业界做出以数据为依据的决策。

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