六大人工智能應用將改變制造業(yè)！
一、用于缺陷檢測的深度學習
在制造中，生產(chǎn)線中的缺陷檢測過程變得越來越智能。深度神經(jīng)網(wǎng)絡集成使計算機系統(tǒng)可以識別諸如刮擦，裂紋，泄漏等表面缺陷。
通過應用圖像分類，對象檢測和實例分割算法，數(shù)據(jù)科學家可以訓練視覺檢查系統(tǒng)來來進行給定任務的缺陷檢測。結合了高光學分辨率相機和GPU，深度學習驅動的檢測系統(tǒng)將比傳統(tǒng)機器視覺具有更好的感知能力。
二、通過機器學習進行預測性維護
與其在發(fā)生故障時進行修復或安排設備檢查，不如在發(fā)生問題之前進行預測。
通過利用時間序列數(shù)據(jù)，機器學習算法可以微調(diào)預測性維護系統(tǒng)以分析故障模式并預測可能的問題。——當傳感器跟蹤諸如濕度，溫度或密度之類的參數(shù)時，這些數(shù)據(jù)將通過機器學習算法進行收集和處理。
基于機器學習的預測性維護所帶來的主要好處是準確性和及時性。通過揭示生產(chǎn)設備中的異常，分析其性質(zhì)和頻率，可以在故障發(fā)生之前優(yōu)化性能。
三、人工智能將打造數(shù)字雙胞胎
數(shù)字孿生是物理生產(chǎn)系統(tǒng)的虛擬副本。在制造領域，存在著由特定機械資產(chǎn)，整個機械系統(tǒng)或特定系統(tǒng)組件組成的數(shù)字雙胞胎。數(shù)字雙胞胎的最常見用途是生產(chǎn)過程的實時診斷和評估，產(chǎn)品性能的預測和可視化等。
為了教數(shù)字孿生模型了解如何優(yōu)化物理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)科學工程師使用了監(jiān)督和無監(jiān)督的機器學習算法。通過處理從連續(xù)實時監(jiān)控中收集的歷史數(shù)據(jù)和未標記數(shù)據(jù)，機器學習算法可以查找行為模式并查找異常。這些算法有助于優(yōu)化生產(chǎn)計劃，質(zhì)量改進和維護。
此外，利用NLP技術可以處理來自研究，行業(yè)報告，社交網(wǎng)絡和大眾媒體的外部數(shù)據(jù)。它不僅增強了數(shù)字雙胞胎的功能，不僅可以設計未來的產(chǎn)品，還可以模擬其性能。
四、智能制造的生成設計
生成設計的思想是基于機器學習的給定產(chǎn)品的所有可能設計選項的生成。通過在生成的設計軟件中選擇重量，尺寸，材料，操作和制造條件等參數(shù)，工程師可以生成許多設計解決方案。然后，他們可以為將來的產(chǎn)品選擇最合適的設計并將其投入生產(chǎn)。
五、基于ML的能耗預測
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的增長不僅使大多數(shù)生產(chǎn)過程實現(xiàn)自動化，而且使他們節(jié)儉。通過收集有關溫度，濕度，照明使用和設施活動水平的歷史數(shù)據(jù)，可以預測能耗。那時機器學習和人工智能承擔了大部分實施任務。
利用機器學習進行能源消耗管理的想法是檢測模式和趨勢。通過處理過去消耗能源的歷史數(shù)據(jù)，機器學習模型可以預測未來的能源消耗。
六、人工智能和機器學習驅動的認知供應鏈
當意識到數(shù)據(jù)量與物聯(lián)網(wǎng)一起增長的速度時，很明顯，智能供應鏈只是選擇正確解決方案的問題。人工智能和機器學習不僅使供應鏈管理自動化，而且使認知管理成為可能。基于機器學習算法的供應鏈管理系統(tǒng)可以自動分析諸如物料庫存，入站裝運，在制品，市場趨勢，消費者情緒和天氣預報等數(shù)據(jù)。因此，他們能夠定義最佳解決方案并做出數(shù)據(jù)驅動的決策。
有研究稱，預計到2035年，制造業(yè)因人工智能的應用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有產(chǎn)業(yè)部門中提高幅度最大的，可見人工智能在制造業(yè)領域的應用變得舉足輕重。而這六大人工智能應用將改變制造業(yè)!
