面对快速技术演化 制造业处于巨型移位的起始点 不仅由花哨机 轮廓或装配线驱动 由智能AI驱动的隐形强力驱动
AI正重构制造场面 方式前所想 仅科幻小说AI制造行程不单持续加速化鲁瑟福德威尔逊首席产品主管
对,人工智能制造强化后, 尤其是在像聊天平台这样的先进平台出现后问题紧迫:人工智能对实战世界产生什么实际影响如何超越未来概念转而实用工具驱动效率、创新和增长?
文章中,我们先研究人工智能实战制造范围, 侧重于某些可实现应用和前视使用案例键入简单启动-用自动化商店楼层数据采集基本步骤对于任何想逐步将AI集成运营的制造商都至关紧要
归根结底AI无数据即无这些数据需要高质量才能使AI结果准确实用垃圾堆放
内检机器矩阵使用AI为客户驱动值
人工智能之旅制造领域是一个引人入胜和进化描述很难确切知道目前AI的接受率, 特别是在离散制造中
下方为多点数据记住所收集数据类型和调查参与者数目的差异,这可能解释结果中某些差异的原因
和新技术一样,还可能有早期高涨期望和杂音继之以宿醉不确定-加特纳现时生成AI语句高涨期望
Deloitte报告显示91%的AI项目达不到期望值[源码万事通
处于制造创新前沿的组织数年来一直在部署AI解决方案,但其中许多努力都达不到期望值。
制造业领导人继续看到潜在值并愿意投资于跨生产案例、产品/服务、供应链和商业运营Wipflir表示 41%的制造商 计划投资 人工智能解决方案2024年
客户响应这种情感,承认眼前挑战,但看到AI所能提供的潜力
多位AI专家相信85%以上的制造项目不会成功,开放AI介绍聊天GPT后, 行业赛事变换成快速应用AI我的建议是启动几个好的AI项目,培训所有层次组织AI提高觉悟,让领导人参与公司潜在AI项目编程,并随后构建高层次实施策略.Manoj Mohta持续提高主管Avalign技术
一般来说,AI应用将依赖现有OT技术IT系统建立基础系统下图Wipfli显示,这些常用解决方案包括云化、ERP、数据解析和制作监控
现实是,AI应用需要某种形式的数据依赖智能生产使用案例,如工厂自动化或预测维护,这意味着高精度商店楼层数据
机器监控成为接受AI基础步骤机器监控系统加上商店管理ERP系统对收集原始数据至关重要,原始数据输入机器学习所促成的复杂数据解析
将企业环境与实时机器数据(生产监控系统)结为企业环境以识别垃圾并优化生产再一次,要使AI应用成为可能(和有用) 将上下文应用到辅助AI应用的原始数据中是极为重要的
用户可以切片和骰子数据跨维度实为企业重要,包括操作、作业指令、机器、轮值等简单分析原用数据
有趣的是,AI可以实际帮助我们实现数据背景化-我们将深入探讨这如何应用
机器监控是第一步 因为机器学习的真正前景 人工智能子集是数据解析机器监控系统与商店管理ERP系统提供你分析时需要的原始数据-Matt Danford现代机器商店高级编辑
当前机器监控状态令人印象深刻的先进.设施正越来越多地实施从机控传感器直接提取数据系统提升不仅有利于预防性维护,而且在性能分析中发挥关键作用,为管理和业务目的提供实时洞察力
机器监控的真正价值在于它能对设施操作提供清晰、不偏不倚透视即时精确资料收集为人工智能铺路
人工智能和机器学习密切相关并经常互换使用,但并不一样AI概念范围更广,机器能够执行任务,让我们考虑Smart造系统执行任务 通常需要人情机器学习是AI的具体应用,侧重于机器接收数据并自学的能力
关键差分在于范围与能力
| 人工智能 | 机器学习 |
| 定义性内核上,AI制造指造智能机器模拟人思维和决策过程其中包括解决问题、学习过去经验并调整以提高效率和结果 制造应用:在制造环境里,AI用于各种应用,如优化生产进度表、预测设备故障以及加强供应链管理举例说,AI可分析历史生产数据预测未来需求,从而提高资源分配效率 |
定义性机器学习是AI子集,专注机器从数据学习并随时间推移提高能力,而没有为每项任务明确编程需要开发算法处理大量数据、识别模式和最小人工干预决策 制造应用:制造业ML可用于预测维护通过分析机器传感器数据,ML算法可预测机器部件何时失效,允许主动维护 |
AI为大公司和中小型制造企业提供各种可能性感知和采用AI技术方面有显著差距部分公司视AI为远程未来工具,
离散制造中AI驱动预测维护需要使用传感器数据预测设备故障AI算法分析模式和异常点以排期修复(或报警维护队)带深机连通关键条件可用以表示算法即将失效
在质量控制方面,AI可用计算机视觉系统实现产品检验自动化系统能比人检验更快和更精确地检测缺陷,方法包括学习广泛的数据集,确保产品质量一致性和减少废物
AI增强协作机器人协同人类工作,提高生产率和安全性cobot适应环境并辅助各种任务,包括汇编和材料处理
数字双胞胎使用AI创建物理系统虚拟复制品,提供实时监控和预测建模技术辅助工具先发制人解决问题、操作优化和通过模拟规划未来
点火工厂依赖AI、IoT和机器人实现完全自动化,无人干预即运行然此似未来状态 多家厂商正在启动点火操作
团队开始将机器学习元素和AI整合到平台中,当前阶段以机器学习为主机器学习数据 机器矩阵捕捉 有机会捕捉关键操作数据 快速连接机器 驱动高级洞见
商店楼端连接机对我们所做的一切都具有基础意义机体有细微差别 实现连通性标准化则有挑战性解决这个问题,我们已经开发出智能连通代理光机显示名和IP地址 代理简化过程快速扫描机器 判定最佳连接法 并规范数据最理想地说,这意味着分分钟连接100台机器,尽管实事求是地说,可能会产生一些问题。
这些问题从网络问题到非标准配置都是进程的一部分。代理物识别问题 并推荐潜在修复法 提高故障排除过程效率连接方法保证机器快速有效集成,小打包步进
机器矩阵提升了我们解释机器数据并实现数据背景化的能力,以自动连接程序运行和运行部分,正如它将体现在ERP中输入程序到机器上 其余部分算出使用程序G编码数据,我们使用另一个智能代理来确定哪个部分和操作智能代理程序减少操作符需要输入并方便用户理解制作解析平台
理解你能否尽快制作零件 对每个制造商都很重要万一你不确定 理想循环时间发现即使理想周期计算努力度多 信息数倍为淡化在其他例子中,完全不为人知使用先进工具计算理想循环时间数据点基础计算OEE,智能代理帮助确保OEE总能精确表示
开发并整合机器元件学习能力面临挑战,例如确保数据安全、隐私和适当的后端基础设施目标是创建系统AI不仅促进数据探索,还主动引导用户提高操作效率
令我们兴奋的是未来制造技术 特别是人工智能应用机器矩阵可提供商店楼面数据基础 帮助你输入AI应用 提供深机性能和条件实时数据最重要的是,这些数据将增加关键操作上下文的价值
准备增强商店楼层能力
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