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    制造業人工智能6大應用場景。
    來源:互聯網   發布日期:2022-02-24 08:57:12   瀏覽:10369次  

    導讀:一項人工智能技術的應用可能會包含計算智能、感知智能等多個層次的核心能力。工業機器人、智能手機、無人駕駛汽車、無人機等智能產品,本身就是人工智能的載體,其硬件與各類軟件結合具備感知、判斷的能力并實時與用戶、環境互動,無不是綜合了多種人工智能...

    一項人工智能技術的應用可能會包含計算智能、感知智能等多個層次的核心能力。工業機器人、智能手機、無人駕駛汽車、無人機等智能產品,本身就是人工智能的載體,其硬件與各類軟件結合具備感知、判斷的能力并實時與用戶、環境互動,無不是綜合了多種人工智能的核心能力。目前制造企業中應用的人工智能技術,主要圍繞在智能語音交互產品、人臉識別、圖像識別、圖像搜索、聲紋識別、文字識別、機器翻譯、機器學習、大數據計算、數據可視化等方面。下文則總結制造業中常用的六大人工智能應用場景。

    制造業人工智能6大應用場景。

    場景一:智能分揀

    制造業上有許多需要分揀的作業,如果采用人工的作業,速度緩慢且成本高,而且還需要提供適宜的工作溫度環境。如果采用工業機器人進行智能分揀,可以大幅減低成本,提高速度。

    場景二:設備健康管理

    基于對設備運行數據的實時監測,利用特征分析和機器學習技術,一方面可以在事故發生前進行設備的故障預測,減少非計劃性停機。另一方面,面對設備的突發故障,能夠迅速進行故障診斷,定位故障原因并提供相應的解決方案。在制造行業應用較為常見,特別是化工、重型設備、五金加工、3C制造、風電等行業。

    制造業人工智能6大應用場景。

    場景三:基于視覺的表面缺陷檢測

    基于機器視覺的表面缺陷檢測應用在制造業已經較為常見。利用機器視覺可以在環境頻繁變化的條件下,以毫秒為單位快速識別出產品表面更微孝更復雜的產品缺陷,并進行分類,如檢測產品表面是否有污染物、表面損傷、裂縫等。目前已有工業智能企業將深度學習與3D顯微鏡結合,將缺陷檢測精度提高到納米級。對于檢測出的有缺陷的產品,系統可以自動做可修復判定,并規劃修復路徑及方法,再由設備執行修復動作。

    制造業人工智能6大應用場景。

    場景四:智能決策

    制造企業在產品質量、運營管理、能耗管理和刀具管理等方面,可以應用機器學習等人工智能技術,結合大數據分析,優化調度方式,提升企業決策能力。

    場景五:數字孿生

    數字孿生是客觀事物在虛擬世界的鏡像。創建數字孿生的過程,集成了人工智能、機器學習和傳感器數據,以建立一個可以實時更新的、現場感極強的“真實”模型,用來支撐物理產品生命周期各項活動的決策。在完成對數字孿生對象的降階建模方面,可以把復雜性和非線性模型放到神經網絡中,借助深度學習建立一個有限的目標,基于這個有限的目標,進行降階建模。

    制造業人工智能6大應用場景。

    場景六:需求預測,供應鏈優化

    以人工智能技術為基礎,建立精準的需求預測模型,實現企業的銷量預測、維修備料預測,做出以需求導向的決策。同時,通過對外部數據的分析,基于需求預測,制定庫存補貨策略,以及供應商評估、零部件選型等。

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