<code id="fxtmt"></code>

      1. <tr id="fxtmt"><sup id="fxtmt"></sup></tr>
      2. <center id="fxtmt"></center>
        <th id="fxtmt"><option id="fxtmt"></option></th>

        <tr id="fxtmt"></tr>

        <tr id="fxtmt"><sup id="fxtmt"></sup></tr>

        <strike id="fxtmt"></strike>
        1. 主頁 > 人工智能 >

        工業人工智能革新制造業的 5 種方式

            人工智能(AI)最常用于制造業,以提高整體設備效率(OEE)和生產中的一次合格率。隨著時間的推移,制造商可以使用人工智能來增加正常運行時間并提高質量和一致性,從而實現更好的預測。
        物聯網
            與數字化的許多組成部分一樣,人工智能的實施似乎勢不可擋。制造商普遍擔心如何有效地使用和管理由直觀計算能力及其連接的機器生成的數十億個數據點。許多人不確定如何開始,并且經常將他們在采用AI時的謹慎歸因于成本、IT要求和/或擔心沒有準備好“工業4.0”。
         
            為了保持競爭力,制造商必須適應更加數據驅動的商業模式。這通常包括人員重組、硬件和軟件升級。
         
            AI是一個通常與未來相關的概念,現在已成為現實,可以應用于您的工廠。以下是工業人工智能變革制造業的5種方式以及實施技巧:
         
            預測性和預防性維護
         
            生產操作的一些最大停機時間可能是由于機械或電氣故障導致機器核心部件脫機造成的。通常,通過遵循機器推薦的預防性維護計劃,可以輕松避免故障。PM通常會被忽視或沒有針對最佳時間表進行優化。借助物聯網設備、傳感器、MES數據和機器學習算法的強大功能,制造商可以利用許多機器數據點來預測故障。PM計劃可以在預測的故障發生之前進行優化,以保持機器處于一流狀態和生產車間平穩運行。
         
            供應鏈優化
         
            今天的供應鏈是需要管理的超級復雜的網絡,有數千個零件和數百個地點。人工智能正在成為將產品從生產迅速送到客戶手中的必要工具。借助機器學習算法,制造商可以為其所有產品定義優化的供應鏈解決方案。諸如“下個季度應訂購多少個電阻器”之類的問題?或者“產品A的最佳運輸路線是什么”最終可以在不依賴最佳猜測近似值的情況下得到回答。
         
            內部庫存管理本身就是一項重大挑戰。生產線嚴重依賴庫存來維持生產線和生產產品。每個工藝步驟都需要一定數量的組件才能運行;一旦消耗,需要及時補充才能繼續加工。讓工廠車間備有所有必要的庫存是人工智能可以幫助管理的一項挑戰。AI可以查看組件數量、到期日期并優化整個工廠車間的分布。
         
            生產優化
         
            流程優化可能是一項涉及無數歷史數據集的數據密集型任務。確定哪些工藝參數可產生最高的產品質量并非易事。制造和質量工程師始終運行數十種實驗設計來優化工藝參數,但它們通常既昂貴又耗時。借助人工智能快速的數據處理速度,工程師可以找到針對不同產品的優化工藝配方。諸如“我應該輸入什么傳送帶速度或溫度以獲得最高產量?”之類的問題或者“我應該使用什么機器來制作這種高音新興技術電路板?”。AI將不斷從所有生產數據點中學習,以不斷改進工藝參數。
         
            預測收益
         
            當討論制造業中的人工智能時,總會出現產量預測對話。擁有高精度預測AI模型的投資回報率是無限的。預測產量可以更好地為未來組件需求準備供應鏈和庫存管理。了解產量是否會低于預期可以提醒生產管理人員增加生產時間以滿足需求需求。產量預測是一個需要人工智能解決的數據密集型復雜問題。
         
            增強現實和虛擬現實
         
            隨著增強現實和虛擬現實技術的日新月異,越來越多的大公司為這個市場開發設備,制造業完全采用它們只是時間問題。虛擬現實可以幫助更好地培訓產品制造商執行裝配或預防性維護任務。增強現實在工廠車間或現場提供由機器學習驅動的實時報告,有助于快速識別有缺陷的產品和運營改進領域。AR/VR制造應用層出不窮,可以在解決當今挑戰方面發揮重要作用。
         
            獎勵:能源管理
         
            人工智能可以幫助經常被忽視的能源管理領域。大多數工程師沒有時間分析工廠能源消耗的成本。通過人工智能查看生產運營的能源消耗可以顯著降低運營成本。此外,降低成本可以為流程改進資源分配更多資金,從而提高產量和質量。
         
            如果您有一個系統可以在生產問題發生之前自動實時檢測它們會怎樣?
         
            這樣做的好處是以一種易于訪問且直觀的方式進行預測性維護、庫存和產品異常檢測,從而將卓越運營提升到新的水平。
         
            這將改變您的競爭優勢。是的。數據是新的培根,而人工智能正在將其提升到新的高度。

        本文由網上采集發布,不代表我們立場,轉載聯系作者并注明出處:http://www.hmczc.com//a/peixun/348.html

        聯系我們

        在線咨詢:點擊這里給我發消息

        微信號:weixin888

        工作日:9:30-18:30,節假日休息

        <code id="fxtmt"></code>

          1. <tr id="fxtmt"><sup id="fxtmt"></sup></tr>
          2. <center id="fxtmt"></center>
            <th id="fxtmt"><option id="fxtmt"></option></th>

            <tr id="fxtmt"></tr>

            <tr id="fxtmt"><sup id="fxtmt"></sup></tr>

            <strike id="fxtmt"></strike>
          3. dy888午夜第九达达兔网a_在线看片免费人成视频网_av中文字幕网免费观看_日本特黄特色aaa大片免费