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制造業(yè)中的人工智能:工業(yè)人工智能用例

2022年10月26日 來源:防爆云平臺--防爆產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)平臺 防爆空調(diào) 防爆電氣 防爆電機(jī) 防爆風(fēng)機(jī) 防爆通訊 瀏覽 1448 次 評論 0 次

讓我們探索制造業(yè)中人工智能技術(shù)的一些重要趨勢,以更清楚地了解您可以做些什么來使您的業(yè)務(wù)保持最新狀態(tài)。


人工智能是一個廣泛的領(lǐng)域


對于我們將討論的所有在制造業(yè)中應(yīng)用的技術(shù),人工智能并不是描述它們的最準(zhǔn)確方式。人工智能是一個非常廣泛的主題,有許多不同的方法和技術(shù)屬于其范圍。機(jī)器人技術(shù)、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺等等都是不同的技術(shù),它們本身就值得大量關(guān)注。


牢記這一點(diǎn),讓我們談?wù)勅斯ぶ悄茉谥圃鞓I(yè)中的許多應(yīng)用——這里有一些工業(yè)人工智能用例。


人工智能在制造業(yè)的目標(biāo)


人工智能研究機(jī)器無需人工干預(yù)即可處理信息和做出決策的方式。一種流行的思考方式是,人工智能的目標(biāo)是模仿人類的思維方式,但事實(shí)并非如此。盡管人類在執(zhí)行某些任務(wù)方面效率更高,但它們并不完美。最好的人工智能是能夠理性、準(zhǔn)確地思考和決策的人工智能。


最好的例子可能是人類不具備處理數(shù)據(jù)和大型數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的復(fù)雜模式的能力。然而,人工智能可以輕松地對制造機(jī)器的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,并從數(shù)據(jù)中挑選出明確表明機(jī)器將在未來幾周內(nèi)需要維護(hù)的異常值。人工智能可以在人類分析數(shù)據(jù)所花費(fèi)的時間的一小部分內(nèi)完成這項(xiàng)工作。


機(jī)器人技術(shù):現(xiàn)代制造的基石


許多(如果不是大多數(shù))人工智能應(yīng)用涉及軟件而不是硬件。然而,機(jī)器人技術(shù)主要集中在高度專業(yè)化的硬件上。制造業(yè)將這項(xiàng)技術(shù)大量用于許多不同類型的應(yīng)用。根據(jù) Global Market Insights, Inc 的預(yù)測,到 2024 年,工業(yè)機(jī)器人市場價值將超過 800 億美元。在許多工廠,例如日本的 Fanuc 工廠,機(jī)器人與人類的比例約為 14:1。這表明,可以將大量工廠自動化,以降低產(chǎn)品成本、保護(hù)工人并實(shí)現(xiàn)更高的效率。


工業(yè)機(jī)器人技術(shù)需要非常精確的硬件,最重要的是可以幫助機(jī)器人正確執(zhí)行任務(wù)的人工智能軟件。這些機(jī)器非常專業(yè),不從事決策業(yè)務(wù)。它們可以在人工技術(shù)人員的監(jiān)督下操作,也可以不受監(jiān)督。由于他們比人類犯的錯誤更少,工廠的整體效率在機(jī)器人技術(shù)的幫助下大大提高。


當(dāng)人工智能與工業(yè)機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合時,機(jī)器可以自動執(zhí)行諸如材料處理、組裝甚至檢查等任務(wù)。


機(jī)器人加工自動化


與人工智能和機(jī)器人技術(shù)相關(guān)的一個經(jīng)常被拋出的術(shù)語是機(jī)器人處理自動化。但是,重要的是要注意這與硬件機(jī)器無關(guān),而是與軟件有關(guān)。


機(jī)器人處理自動化是關(guān)于軟件任務(wù)的自動化,而不是硬件。它將流水線機(jī)器人的原理應(yīng)用于數(shù)據(jù)提取、表單完成、文件遷移和處理等軟件應(yīng)用程序。盡管這些任務(wù)在制造中扮演的角色不那么明顯,但它們在庫存管理和其他業(yè)務(wù)任務(wù)中仍然發(fā)揮著重要作用。如果您生產(chǎn)的產(chǎn)品需要在每個單元上安裝軟件,這一點(diǎn)就更為重要。


計算機(jī)視覺:人工智能驅(qū)動視覺檢測


在制造業(yè)中,質(zhì)量控制是人工智能最重要的用例。即使是工業(yè)機(jī)器人也會犯錯誤。盡管這些情況比人類少得多,但讓有缺陷的產(chǎn)品下線并運(yùn)送給消費(fèi)者的成本可能很高。人類可以手動觀看流水線并抓住不良品,但無論他們多么細(xì)心,總會有一些不良品從縫隙中溜走。相反,人工智能可以通過為我們檢查產(chǎn)品來使制造過程受益。


使用攝像頭和物聯(lián)網(wǎng)傳感器等硬件,人工智能軟件可以分析產(chǎn)品以自動檢測缺陷。然后,計算機(jī)可以自動決定如何處理有缺陷的產(chǎn)品。


自然語言處理:提高問題報告效率


由自然語言處理提供支持的聊天機(jī)器人是制造業(yè)中一個重要的人工智能趨勢,可以幫助提高工廠問題報告和幫助請求的效率。這是一個專門模擬自然人類對話的人工智能領(lǐng)域。如果工作人員能夠使用設(shè)備與聊天機(jī)器人交流和報告他們遇到的問題和問題,人工智能可以幫助他們以易于解釋的格式更快地提交熟練的報告。這使工人更加負(fù)責(zé),并減輕了工人和主管的負(fù)擔(dān)。


網(wǎng)頁抓取


制造商可以利用 NLP 更好地理解通過網(wǎng)絡(luò)抓取任務(wù)獲得的數(shù)據(jù)。AI 可以掃描在線資源以獲取相關(guān)的行業(yè)基準(zhǔn)信息,以及運(yùn)輸、燃料和勞動力的成本。這有助于優(yōu)化整個企業(yè)的運(yùn)營。


情緒映射


在情感交流方面,機(jī)器遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人類。計算機(jī)很難理解用戶情緒變化的背景。然而,自然語言處理正在通過情感映射改善這一領(lǐng)域。這為計算機(jī)了解客戶的情緒和操作員的感受開辟了廣泛的可能性。


機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)


這三種技術(shù)是在制造業(yè)中用于許多不同解決方案的人工智能技術(shù)。


機(jī)器學(xué)習(xí):一種人工智能技術(shù),算法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以做出決策并識別收集到的真實(shí)數(shù)據(jù)中的模式。


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):使用“人工神經(jīng)元”,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入層接收輸入。該輸入被傳遞到隱藏層,該隱藏層為輸入分配權(quán)重并將其定向到輸出層。


深度學(xué)習(xí):一種應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,其中軟件像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣模擬人腦,但信息從一層傳遞到下一層以進(jìn)行更高的處理。


機(jī)器學(xué)習(xí)是制造業(yè)的一個巨大趨勢,我們有一整篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在制造業(yè)中的應(yīng)用的博客文章,如果您對機(jī)器學(xué)習(xí)如何從根本上改變制造業(yè)的運(yùn)作方式感興趣,您應(yīng)該閱讀這篇文章。這些工業(yè) AI 用例展示了我們?nèi)绾卧?2022 年在制造業(yè)中利用 AI。


人工智能在制造業(yè)的未來


人工智能在制造業(yè)中的作用接下來會發(fā)生什么?對此有很多想法,一些來自科幻小說領(lǐng)域,另一些則是已經(jīng)被使用的技術(shù)的擴(kuò)展。最直接明顯的演變將是對數(shù)據(jù)收集的更多關(guān)注。制造業(yè)中使用的人工智能技術(shù)只能靠自己做很多事情。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及、使用和有效性的提高,可以收集更多數(shù)據(jù),人工智能平臺可以使用這些數(shù)據(jù)來改進(jìn)制造中的各種任務(wù)。


然而,隨著人工智能的進(jìn)步隨著時間的推移,我們可能會看到完全自動化工廠的興起,產(chǎn)品設(shè)計是自動完成的,幾乎沒有人工監(jiān)督等等。但是,除非我們繼續(xù)創(chuàng)新的趨勢,否則我們永遠(yuǎn)不會達(dá)到這一點(diǎn)。它所需要的只是一個想法——它可以是技術(shù)的統(tǒng)一,也可以是在新的用例中使用技術(shù)。這些創(chuàng)新改變了制造業(yè)市場格局,幫助企業(yè)脫穎而出。

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