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工业人工智能用例

时间:2022-06-29 09:59:53作者:沃卡惠文章来源:千家网

  根据 AspenTech 2020 工业人工智能研究报告,在大型工业公司中,83% 的人认为人工智能会产生更好的结果,但只有 20% 的人采用了它。 领域专业知识对于在制造业中成功采用人工智能至关重要。 它们共同构成了工业 AI,它在特定领域的工业应用中使用机器学习算法。 人工智能可以通过机器学习、深度学习和计算机视觉在制造业中发挥作用。

  让我们探索制造业中人工智能技术的一些重要趋势,以更清楚地了解您可以做些什么来使您的业务保持最新状态。

  人工智能是一个广泛的领域

  对于我们将讨论的所有在制造业中应用的技术,人工智能并不是描述它们的最准确方式。人工智能是一个非常广泛的主题,有许多不同的方法和技术属于其范围。机器人技术、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等等都是不同的技术,它们本身就值得大量关注。

  牢记这一点,让我们谈谈人工智能在制造业中的许多应用——这里有一些工业人工智能用例。

  人工智能在制造业的目标

  人工智能研究机器无需人工干预即可处理信息和做出决策的方式。一种流行的思考方式是,人工智能的目标是模仿人类的思维方式,但事实并非如此。尽管人类在执行某些任务方面效率更高,但它们并不完美。最好的人工智能是能够理性、准确地思考和决策的人工智能。

  最好的例子可能是人类不具备处理数据和大型数据集中出现的复杂模式的能力。然而,人工智能可以轻松地对制造机器的传感器数据进行分类,并从数据中挑选出明确表明机器将在未来几周内需要维护的异常值。人工智能可以在人类分析数据所花费的时间的一小部分内完成这项工作。

  机器人技术:现代制造的基石

  许多(如果不是大多数)人工智能应用涉及软件而不是硬件。然而,机器人技术主要集中在高度专业化的硬件上。制造业将这项技术大量用于许多不同类型的应用。根据 Global Market Insights, Inc 的预测,到 2024 年,工业机器人市场价值将超过 800 亿美元。在许多工厂,例如日本的 Fanuc 工厂,机器人与人类的比例约为 14:1。这表明,可以将大量工厂自动化,以降低产品成本、保护工人并实现更高的效率。

  工业机器人技术需要非常精确的硬件,最重要的是可以帮助机器人正确执行任务的人工智能软件。这些机器非常专业,不从事决策业务。它们可以在人工技术人员的监督下操作,也可以不受监督。由于他们比人类犯的错误更少,工厂的整体效率在机器人技术的帮助下大大提高。

  当人工智能与工业机器人技术相结合时,机器可以自动执行诸如材料处理、组装甚至检查等任务。

  机器人加工自动化

  与人工智能和机器人技术相关的一个经常被抛出的术语是机器人处理自动化。但是,重要的是要注意这与硬件机器无关,而是与软件有关。

  机器人处理自动化是关于软件任务的自动化,而不是硬件。它将流水线机器人的原理应用于数据提取、表单完成、文件迁移和处理等软件应用程序。尽管这些任务在制造中扮演的角色不那么明显,但它们在库存管理和其他业务任务中仍然发挥着重要作用。如果您生产的产品需要在每个单元上安装软件,这一点就更为重要。

  计算机视觉:人工智能驱动视觉检测

  在制造业中,质量控制是人工智能最重要的用例。即使是工业机器人也会犯错误。尽管这些情况比人类少得多,但让有缺陷的产品下线并运送给消费者的成本可能很高。人类可以手动观看流水线并抓住不良品,但无论他们多么细心,总会有一些不良品从缝隙中溜走。相反,人工智能可以通过为我们检查产品来使制造过程受益。

  使用摄像头和物联网传感器等硬件,人工智能软件可以分析产品以自动检测缺陷。然后,计算机可以自动决定如何处理有缺陷的产品。

  自然语言处理:提高问题报告效率

  由自然语言处理提供支持的聊天机器人是制造业中一个重要的人工智能趋势,可以帮助提高工厂问题报告和帮助请求的效率。这是一个专门模拟自然人类对话的人工智能领域。如果工作人员能够使用设备与聊天机器人交流和报告他们遇到的问题和问题,人工智能可以帮助他们以易于解释的格式更快地提交熟练的报告。这使工人更加负责,并减轻了工人和主管的负担。

  网页抓取

  制造商可以利用 NLP 更好地理解通过网络抓取任务获得的数据。 AI 可以扫描在线资源以获取相关的行业基准信息,以及运输、燃料和劳动力的成本。这有助于优化整个企业的运营。

  情绪映射

  在情感交流方面,机器远远落后于人类。计算机很难理解用户情绪变化的背景。然而,自然语言处理正在通过情感映射改善这一领域。这为计算机了解客户的情绪和操作员的感受开辟了广泛的可能性。

  机器学习、神经网络和深度学习

  这三种技术是在制造业中用于许多不同解决方案的人工智能技术。

  机器学习:一种人工智能技术,算法从训练数据中学习以做出决策并识别收集到的真实数据中的模式。

  神经网络:使用“人工神经元”,神经网络在输入层接收输入。该输入被传递到隐藏层,该隐藏层为输入分配权重并将其定向到输出层。

  深度学习:一种应用机器学习的方法,其中软件像神经网络一样模拟人脑,但信息从一层传递到下一层以进行更高的处理。

  机器学习是制造业的一个巨大趋势,我们有一整篇关于机器学习在制造业中的应用的博客文章,如果您对机器学习如何从根本上改变制造业的运作方式感兴趣,您应该阅读这篇文章。这些工业 AI 用例展示了我们如何在 2022 年在制造业中利用 AI。

  人工智能在制造业的未来

  人工智能在制造业中的作用接下来会发生什么?对此有很多想法,一些来自科幻小说领域,另一些则是已经被使用的技术的扩展。最直接明显的演变将是对数据收集的更多关注。制造业中使用的人工智能技术只能靠自己做很多事情。随着工业物联网设备的普及、使用和有效性的提高,可以收集更多数据,人工智能平台可以使用这些数据来改进制造中的各种任务。

  然而,随着人工智能的进步随着时间的推移,我们可能会看到完全自动化工厂的兴起,产品设计是自动完成的,几乎没有人工监督等等。但是,除非我们继续创新的趋势,否则我们永远不会达到这一点。它所需要的只是一个想法——它可以是技术的统一,也可以是在新的用例中使用技术。这些创新改变了制造业市场格局,帮助企业脱颖而出。

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