Aplikasi kecerdasan buatan dalam pembuatan

Dengan kemunculan pembuatan pintar, aplikasi kecerdasan buatan telah menembusi semua aspek industri pembuatan seperti reka bentuk, pengeluaran, pengurusan dan perkhidmatan.

Konsep kecerdasan buatan mula dicadangkan pada tahun 1950-an, lebih enam puluh tahun yang lalu. Walau bagaimanapun, hanya beberapa tahun kebelakangan ini kecerdasan buatan telah mengalami pertumbuhan yang meletup. Sebabnya adalah disebabkan oleh Internet Perkara yang semakin matang, data besar, pengkomputeran awan dan teknologi lain.

Internet Perkara membenarkan sejumlah besar data diperoleh dalam masa nyata Data besar menyediakan sumber data dan sokongan algoritma untuk pembelajaran mendalam, dan pengkomputeran awan menyediakan sumber pengkomputeran yang fleksibel untuk buatan. kecerdasan. Gabungan organik teknologi ini memacu pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan dan telah mencapai kemajuan yang besar. Pertempuran manusia-mesin antara AlphaGo dan Lee Sedol mendorong kecerdasan buatan ke hadapan dan mencetuskan pusingan baru kegilaan kecerdasan buatan.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyelidikan dan aplikasi mengenai kecerdasan buatan telah mula berkembang di mana-mana. Dengan kemunculan ledakan pembuatan pintar, aplikasi kecerdasan buatan telah menembusi semua aspek industri pembuatan seperti reka bentuk, pengeluaran, pengurusan dan perkhidmatan.

BAHAGIAN SATU

Pengesanan kecacatan produk

Disebabkan penerapan pembelajaran mendalam, proses pengesanan kecacatan barisan pengeluaran pembuatan menjadi semakin pintar. Penyepaduan rangkaian saraf dalam membolehkan sistem komputer mengenal pasti kecacatan permukaan seperti calar, retak, kebocoran dan banyak lagi.

Proses ini dicapai oleh saintis data melatih sistem pemeriksaan visual pada tugas pengesanan kecacatan yang diberikan dengan menggunakan algoritma pengelasan imej, pengesanan objek dan pembahagian contoh. Sistem pengesanan didorong pembelajaran mendalam, digabungkan dengan kamera resolusi optik tinggi dan GPU, membentuk keupayaan persepsi melebihi penglihatan mesin tradisional.

Sebagai contoh, program pemeriksaan visual berasaskan AI yang dibina oleh Coca-Cola sudah boleh mendiagnosis sistem kemudahan dan mengesan masalah barisan pengeluaran, dan dengan segera memberi maklum balas masalah yang dikesan kepada pakar teknikal untuk penyelesaian. Berdasarkan ini, kakitangan pemeriksaan kualiti telah disenaraikan oleh Kai-fu Lee sebagai jenis pekerjaan yang akan digantikan oleh kecerdasan buatan pada masa hadapan.

Teknologi pengesanan baharu termasuk data sintetik, pembelajaran pemindahan dan pembelajaran diselia sendiri. Dalam data sintetik, alatan penjanaan data Generative Adversarial Networks (GAN) memeriksa imej yang dianggap oleh pemeriksa kualiti sebagai "normal" dan mensintesis imej yang rosak untuk melatih model kecerdasan buatan. Pada masa yang sama, pembelajaran pemindahan dan pembelajaran penyeliaan kendiri digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu. Apabila data terkumpul, algoritma pengesanan kecacatan menjadi lebih tepat.

BAHAGIAN DUA

Isih pintar

Terdapat banyak operasi yang memerlukan pengisihan dalam industri pembuatan Operasi manual adalah perlahan dan mahal, dan persekitaran suhu kerja yang sesuai perlu disediakan. Jika robot industri digunakan untuk pengisihan pintar, kos boleh dikurangkan dengan ketara dan kelajuan meningkat.

Ambil menyusun bahagian sebagai contoh. Bahagian yang perlu disusun selalunya tidak tersusun rapi Walaupun robot mempunyai kamera untuk melihat bahagian tersebut, ia tidak tahu bagaimana untuk berjaya mengambilnya. Dalam kes ini, menggunakan teknologi pembelajaran mesin, mula-mula biarkan robot melakukan tindakan pengisihan rawak, dan kemudian beritahu sama ada tindakan itu berjaya mengambil bahagian atau menangkapnya dalam keadaan kosong Selepas berkali-kali latihan, robot akan tahu cara mengisih bahagian. Pengisihan dalam susunan akan mempunyai kadar kejayaan yang lebih tinggi; Selepas beberapa jam pembelajaran, kadar kejayaan pengisihan robot boleh mencapai 90%, yang bersamaan dengan pekerja mahir.

BAHAGIAN TIGA

Pengurusan dan logistik gudang

seperti JD.com Dalam gudang logistik, adalah perlu untuk mengisih produk siap mengikut pesanan dan lokasi penghantaran, sambil mengitar semula kotak kosong dan membuang beberapa bahan buangan dan bahan buangan ke tempat pembuangan sisa. Kerja ini disiapkan oleh dua pekerja dalam setiap syif Terdapat habuk dan bunyi di gudang, dan operasi pengasingan diulang 2,000-3,000 kali setiap hari Walaupun objek berat diangkut oleh robot, ia masih sangat intensif, mempunyai a persekitaran yang buruk, dan memerlukan kemahiran teknikal yang rendah kandungan berulang.

Syarikat menggunakan robot untuk menggantikan dua stesen kerja yang bekerja tiga syif sehari Robot dilengkapi dengan sistem penglihatan mesin boleh diimbas untuk pesanan dan pengisihan tempat penghantaran. dan bahan buangan dipelajari oleh AI Algoritma secara beransur-ansur meningkatkan kadar pengecaman awal hanya kira-kira 62%, dan setiap syif memerlukan pekerja untuk mengisi ruang yang terkumpul, model pengecaman AI diteruskan bertambah baik. Selepas 9 bulan, kadar pengiktirafan komprehensif meningkat kepada 96%. Pengenalpastian produk siap dan tempat penghantaran adalah tepat kotak kosong boleh diambil semasa kitar semula sisa.

BAHAGIAN EMPAT

Pembuatan

Ford pernah bermegah : Tidak Tidak kira apa kereta yang anda mahu, saya hanya akan menghasilkannya dalam warna hitam Ini adalah gambaran tipikal pengeluaran besar-besaran di barisan pemasangan Tetapi jika Ford terus berfikir seperti ini dalam keadaan semasa, kereta Ford hanya akan mati. Oleh kerana kini semakin banyak pemperibadian, tetapi kos pengeluaran diperibadikan sangat besar, maka satu-satunya cara ialah penyesuaian besar-besaran, yang menggunakan data penggunaan peribadi untuk menganalisis dan membentuk pesanan yang komprehensif, dan kemudian platform mengedarkannya untuk pengeluaran besar-besaran untuk mengurangkan kos. Harga seunit produk siap adalah laluan yang sedang diambil oleh Rhino Manufacturing. Walau bagaimanapun, walaupun e-dagang mempunyai sejumlah besar data tingkah laku pengguna, data sentiasa ketinggalan daripada permintaan sebenar Senario aplikasi ini memerlukan platform analisis untuk memaksimumkan ketepatan untuk meningkatkan ketepatan.

BAHAGIAN LIMA

Perkhidmatan Operasi dan Penyelenggaraan Jauh

Jarak Jauh Operasi Platform dimensi menggunakan teknologi seperti Internet Perkara, data besar dan algoritma kecerdasan buatan untuk memantau parameter utama proses pengeluaran dan peralatan pengeluaran dalam masa nyata, dan menyediakan penggera tepat pada masanya untuk kerosakan. Fungsi seperti penyelenggaraan ramalan dan pembuatan keputusan tambahan yang disokong oleh analisis data besar industri dan algoritma kecerdasan buatan boleh mengurangkan lagi perjalanan kakitangan dan kelewatan penutupan yang disebabkan oleh masa henti yang tidak dirancang, menjadikan operasi dan penyelenggaraan perusahaan industri kurang dikendalikan, tanpa pemandu dan lebih cekap. Perubahan model jauh.

Di seluruh dunia, syarikat yang terlibat dalam bidang kecerdasan buatan industri telah pun membuktikan nilai unik teknologi ini. Teknologi kecerdasan buatan mempunyai potensi besar dalam meningkatkan produktiviti, kecekapan, kualiti dan kos perusahaan, dan sudah pasti akan menjadi enjin baharu yang memperkasakan industri pembuatan masa hadapan. Walau bagaimanapun, perjalanan transformasi AI perusahaan masih jauh lagi. Syarikat yang mula-mula bangun mesti mengukuhkan kepercayaan mereka, mempraktikkan kemahiran dalaman mereka dengan tekun, dan segera mengembangkan wilayah mereka dalam bidang kecerdasan buatan industri, berusaha untuk mengubah diri mereka menjadi suar yang menyinari pembuatan pintar masa depan.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi kecerdasan buatan dalam pembuatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!