发表:2021年5月11日

了解人工智能和人工智能的工作原理

人工智能(AI),第四次工业革命(4IR),更具预测性的环境。这些不仅仅是流行语,而是关键的技术进步和每个人的愿望清单上的功能,因为公司努力数字化和现代化他们的组织。

而且有充分的理由——一个真正的预测性环境可以改变一个制造组织,释放可用于优化流程、增强技术人员体验、减少浪费和最大化效率的智能。更重要的是,滚球盘投注技巧由于操作环境中有大量的传感器和网络,制造企业特别适合这种转型。

但创造这样的环境并非易事,人工智能也不是一种你可以购买并突然实现数字环境的神奇技术。相反,人工智能的强大程度取决于提供给它信息的数据和使用它的团队。这是很多企业没有考虑到的,是必须承认才能成功的。

更广泛的背景:人工智能和物联网

什么是人工智能?

人工智能生命科学的力量

人工智能,顾名思义,是指任何显示智能的机器。人工智能机器,通过扩展,是那些可以执行任务,本来认为需要人类的智慧。

我们每天都能看到人工智能的实际应用:语音识别、人脸识别、自然语言处理、智能自动化、复杂分析和预测——这些都是人工智能的例子。

特别是滚球盘投注技巧在制造业,很明显,人工智能技术可以在价值链的各个层面上改变游戏规则,带来可衡量的好处,如:

  • 减少停机时间
  • 24/7生产,可以带来更高的效率和生产力
  • 改进的质量控制
  • 增强的安全
  • 可操作的数据驱动的洞察力
  • 消费者对更个性化或更高质量产品和服务的需求增加。

所有这些反过来都可以转化为大笔资金。事实上,普华永道2017年的分析报告显示,由于人工智能的预期增长,2030年全球经济产出(以国内生产总值(GDP)衡量)将比基准预测的114万亿美元高出14%。这意味着又增加了15.7万亿美元。

大公司也意识到了这一潜力。在俄罗斯举行的2019年全球制造与工业滚球盘投注技巧化峰会上,与会专家强调滚球盘投注技巧未来几年,制造业可以利用人工智能和第四次工业革命(4IR)技术来推动发展和塑造行业。最重要的信息?上车或被甩在后面。

今日制造业的转型滚球盘投注技巧

出于这个原因,许多制造工厂正试图在某种程度上滚球盘投注技巧将人工智能和物联网整合到他们的组织中,而最具前瞻性和资金充足的企业正致力于使用这种技术来创建一个更具有预测性的环境。

在COVID-19爆发后,这已成为各组织发展壮大的必备品多站点、远程环境。

那么,制造业中的人工智能是什么样的呢?滚球盘投注技巧它通常以:

  • 机器学习:通过机器学习,代码和算法被用于读取数据和识别模式,而无需明确编程。
  • 自治对象:这些是机器人、交通工具、机器——这些东西可以处理过去需要人来完成的任务。
  • 深度学习:这是一种先进的机器学习,使用神经网络来分析和解释数据。

这些技术可以整合到制造操作的所有阶段,以增强技术经验,允许更广泛的见解和简化操作。滚球盘投注技巧具体来说,AI可以用于:

  • 需求计划:滚球盘投注技巧制造业务经常会遇到供求问题,特别是在遇到意外故障、难以找到零件或缺乏洞察力时。人工智能可以帮助减少库存问题,最大化零部件可用性,并帮助组织了解更广泛的需求模式。
  • 生产:整体的节拍时间-或组装一个物品的时间-可以减少使用AI。这可以最大限度地提高生产效率,缩短上市时间。
  • 安全:人工智能可以帮助组织识别风险因素、自动化安全程序、简化维修和促进安全培训。
  • 库存管理:智能工具可以帮助库存管理,帮助减少丢失的库存、过度订购和其他常见问题。
  • 维护:AI-powered工具,比如一个健壮的CMMS系统,可以启用预防性维护实践,从而减少资产故障和计划外停机时间。
  • 质量控制:人工智能可以极大地帮助质量控制和产品一致性,特别是借助图像和基于传感器的过程。
  • 过程控制:正确的工具可以帮助组织执行有效的预防过程。反过来,这可以提高一致性,最大化生产水平和提高整体ROI。
  • 能源管理:人工智能可以优化能源消耗,增加可持续性,减少不必要的成本。
  • 研发:当涉及到研发和产品开发时,人工智能可以帮助组织更好地了解他们的客户,验证功能,减少测试时间等。

更重要的是,这些策略被证明是有效的。这就是为什么69%的欧洲制造商和47%法国的一些企业正在整合人工智能——世界其他地区肯定也会效仿。

但这并不容易——人工智能当然不是一根魔杖。相反,人工智能的实施是耗时、复杂和昂贵的,而正确的实施需要一个全面、系统的战略。以下是正确的方法。

你需要什么让AI工作

为了成功地实施AI,你需要有正确的基础——否则,你将面对受挫的团队成员、低投资回报率和失败的实施。你的基础应该包括:

强大的数据

人工智能不是万能的,也不是一劳永逸的东西。这是因为,在最基本的情况下,人工智能甚至不能告诉你在没有适当指导的情况下发生了什么。它只看到基于你设置的算法的模式——所以最重要的第一步是拥有强大的数据来通知AI,并允许它显示有用的模式。这需要可靠的数据采集、管理和治理。

在制造环境中,滚球盘投注技巧这通常始于从工厂地板上的设备收集的传感器数据。数据的绝对数量可能会让人不知所措,这就是为什么许多组织正在建立“数据湖”来存放他们的原始数据。

但重要的是,这不仅仅是收集所需的所有数据。它还涉及到对数据进行组织和有效映射数据对象、定义指标、监控性能数据和创建总体数据管理系统。

简而言之,你的数据管理应该包括:

  • 作为真理的单一来源而存在的综合的、相互关联的数据
  • 提取非结构化数据
  • 外部数据源和服务
  • 实时数据处理
  • 数据质量处理

正确的公司文化

在一项关于人工智能和执行障碍的调查中,22%的受访者表示这种组织文化是一个障碍,16%的人把对工作安全的担忧作为一种担忧。

如果没有正确的公司文化和人工智能工具的高度采用,你所做的任何数字化努力都注定要失败。为此目的,这里有几件重要的事情需要记住:

你的数字成熟度

普华永道将一家公司的数字成熟度分为四类:数字新手、数字追随者、数字创新者和数字冠军。

更重要的是,他们发现69%的数字冠军已经实施、试用或计划在其业务范围内使用人工智能,而数字新手的比例为10%。简言之,你在数字之旅中所处的位置肯定会影响你实现什么样的人工智能,以及你的努力是否成功。

如果你发现自己是一个数字新手,但你希望建立一个更受数据驱动的文化,你必须:

  • 切换到数据驱动的决策模型。
  • 使用分析工具告知流程和决策。
  • 愿意尝试和失败。
  • 民主化您的数据。
  • 参与知识交流和合作。
  • 允许敏捷开发。

致力于这种文化是其中之一2021年及以后你将看到的最大趋势。

相对简单的实现

正如我们所提到的,清楚你所追求的AI类型以及你希望AI在你的业务中实现什么是很重要的。同样,一个完全自主的人工智能环境对所有组织都是不可行的,甚至是有益的。有这里要考虑的四种人工智能:

  • 辅助智能:人工智能最简单的形式,辅助智能只是帮助人类做出决定或采取行动。这些系统是固定的,它们不会从交互中学习。
  • 增强情报:像辅助情报系统一样,自动情报系统帮助人们做决定。不过,与辅助系统不同的是,增强智能具有适应性,这意味着增强系统不断地从环境和交互中学习。
  • 自动化:自动化,顾名思义,是对手动和认知任务的自动化,将人类从外观中完全剔除。这里没有什么创新——这些工具只是将以前手动且耗时的任务自动化。
  • 自主智能:作为人工智能的最高级形式,自主智能可以在没有人类帮助的情况下适应环境、学习和工作。

刚刚开始实施人工智能的公司应该从辅助智能开始——与传统IT系统和工业物联网集成——并逐步提升。这不仅将简化流程,而且还将在最大化采用的同时帮助从下到上的流程彻底检查。

清晰的业务价值

制造商应该专注于人工智能能够带来最大价值的领域,然后推动这些解决方案规模化。这可以帮助证明AI工作的ROI,并消除对工具和流程变化的任何担忧。为此目的,首先应:

  • 确定AI可以帮助处理核心业务用例的地方并确定其优先级。
  • 从多部门的角度来看好处。
  • 利用你现有的数据来为决策和战略提供信息。

一个熟练的团队

如果您的团队没有标准化流程支持的人工智能技术,您将无法大规模实施和维护人工智能解决方案。理想情况下,你的人工智能技能和结构应该包括:

  • 数据科学家
  • IT专家
  • 关键顾问
  • 首席数据官
  • 分析专家
  • 用户体验设计师
  • 中央数据存储库
  • 用户友好的解决方案

对于那些不是数据专家但仍然需要使用你的解决方案的人来说,围绕你的AI解决方案最大化可视性、透明度和易用性是很重要的。这不仅可以帮助扩展解决方案,还可以简化采用工作。

这必然要求您的业务关键型工具(如CMMS和EDMS系统)相互连接并共享重要信息。这将把人工智能解决方案带入您的技术人员、工厂经理和其他关键员工的日常生活中。

正确的工具

最后,您需要合适的系统,包括:

  • 集中式数据平台
  • 机器学习和人工智能能力
  • 用户友好的用户界面
  • 大数据架构
  • 开源工具
  • 云功能

在行动中的AI -用例显示如何得到它的正确

人工智能实现如何做到正确

下面是一些用例,展示了人工智能如何在制造业中真正实现。滚球盘投注技巧

智能维护

作为一种辅助智能,“智能”资产维护在人工智能应用于制造业领域时是唾手可得的果实。滚球盘投注技巧也就是说,尽管它相当简单,这种人工智能的采用可以带来许多好处,包括更低的停机时间、更低的维护成本和更高的生产力。它还可以帮助团队:

  • 预测资产何时会出现故障,并根据情况提出相应的维护建议。
  • 分析机器故障的根本原因,以防止将来过度停机。
  • 通过确保在正确的时间发出正确的警报,最大限度地提高设备的整体效能。

这种方法的力量可以在下面的例子来自凯捷:

“这家领先的汽车制造商正在努力减少机器停工,将生产损失降至最低。该公司希望提前确定可能发生故障的机器和生产线,从而危及销售和最终交付给客户的产品。有了ai支持的预测性维护解决方案,它能够准确识别最有可能出现故障的机器和线路,并采取主动补救措施。

在一个预计会出现重大故障的月里,智能维护让300辆额外的汽车得以生产。这是除了可能由于停机和维护而丢失的输出之外的。”

质量控制

同样,分析过程参数可以帮助您预测和预防可能的质量问题。这可以通过使用地板上的高分辨率摄像头来实现,它可以直观地检查线路并捕捉您可能没有注意到的趋势。这不仅可以提高效率,还可以缩短亲自检查的时间,并有助于某些行业严格遵守法规。365bet体育在线滚球

A.奥迪就是一个很好的例子,该公司在英戈尔施塔特的印刷车间安装了一个基于深度学习的图像识别系统。直接安装在印刷机上的几台摄像机可以捕捉被压制的金属薄片的图像。人工智能系统会对这些图像进行分析,以识别金属薄片上最细小的裂缝。该系统使用数百万张测试图像进行训练,这些图像来自奥迪因戈尔施塔特工厂和其他几家大众工厂的印刷机。这有助于实现非常高的准确性,”并主动解决质量问题。

需求规划

人工智能还可以用来预测消费者需求的变化,这反过来又可以帮助组织:

  • 改变他们的生产计划。
  • 简化原材料的采购。
  • 改善预测。
  • 减少库存。
  • 提高服务质量。
  • 改善跨部门规划。

对于制造商达能来说,这种提高了效率允许他们“满足产品促销的需求,实现渠道或门店级库存的目标服务水平。”该系统使预测误差减少了20%,销售额损失减少了30%,产品报废减少了30%,需求规划者的工作量减少了50%。”

最后的想法:人工智能是现代数字化转型的关键组成部分

这些例子只触及了人工智能在制造业中的应用以及运营人工智能在未来数字化转型工作中扮演的角色的皮毛。滚球盘投注技巧

尽管如此,有一件事是明确的,那就是人工智能正在迅速成为维护领域的必备品,特别是在企业寻求规模化、满足不断上升的客户期望并击败竞争对手的情况下。

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