Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis debesijos pagrindu

Atsiradus dirbtiniam intelektui, plėtra vyksta visuose pramonės sektoriuose. Debesija ir didžiaisiais duomenimis pagrįstas dirbtinis intelektas daro gamybos pramonės mašinas protingesnes. Mašinų mokymasis, paremtas debesija, yra dirbtinio intelekto dalis ir yra pagrindinė tokių inovacijų gamybos sektoriuje varomoji jėga.

Dirbtinis intelektas gamyboje apima mašinų mokymąsi ir automatizavimą, kad ji būtų efektyvi ir tiksli. Dirbtinis intelektas gali išspręsti visus gamybos pramonės iššūkius – nuo gaminių projektavimo iki kokybės kontrolės ir pagalbos po gamybos. Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis didina našumą, gerina gaminių kokybės patikrinimus ir mažina poveikį aplinkai gamybos pramonėje. Nors dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis atlieka didžiulį vaidmenį, darbuotojų kompetencijos trūkumas yra viena iš pagrindinių dirbtinio intelekto diegimo gamybos sektoriuje kliūčių. Taikydamos dirbtinį intelektą gamybos duomenims, įmonės gali geriau prognozuoti mašinų gedimus ir užkirsti jiems kelią. Dirbtinis intelektas taip pat gali prognozuoti paklausą ir sumažinti žaliavų švaistymą. Technologijų pažanga pasitelkiant mašininį mokymąsi pagerino sprendimų priėmimo procesą.

Dirbtinis intelektas, pagrįstas debesijos sprendimais gamybai

Kokybės kontrolė

Debesija paremtas dirbtinis intelektas stebi gamybos procesą, o tai padeda nustatyti su procesu susijusius defektus ir problemas. Tai padeda atlikti koregavimus, kad būtų išvengta klaidų.

Didesnis našumas

Naudodami debesija pagrįstą dirbtinį intelektą, gamintojai gali padidinti našumą efektyviai naudodami medžiagas. Tai dar labiau padeda padidinti gamybos apimtis ir sumažinti atliekų kiekį.

Prognozuojama techninė priežiūra

Analizuodamas duomenis per jutiklius, debesijos pagrindu veikiantis dirbtinis intelektas gali numatyti, kada yra didesnė tikimybė, kad įranga suges. Tai padeda atlikti aktyvią įrangos priežiūrą ir sumažinti prastovas.

Pritaikymas

Debesija paremtas dirbtinis intelektas gali užtikrinti produktų pritaikymą. Gamintojai gali gaminti mažesnes partijas su išskirtinėmis savybėmis.

Darbo jėgos pokyčiai

Įdiegus debesija pagrįstą dirbtinį intelektą, darbuotojai turi tobulinti savo įgūdžius, kad galėtų valdyti ir prižiūrėti technologiją. Dėl to gali sumažėti daug esamų darbo vietų.

Duomenų saugumas

Vis dažniau naudojant skaitmenines technologijas gamyboje kyla susirūpinimas dėl duomenų saugumo. Įmonės turi užtikrinti, kad slapta informacija būtų apsaugota nuo kibernetinių grėsmių.

Mašininis mokymasis, pagrįstas debesijos sprendimais gamybai

Kokybės kontrolė ir bendras įrangos efektyvumas

Bendro įrangos efektyvumo matavimas yra geriausia gamybos praktika. Mašininis mokymasis, pagrįstas debesija, atlieka labai svarbų vaidmenį didinant bendrą įrangos efektyvumą. Bendrasis įrangos efektyvumas – tai gamybos operacijos, kuri gali būti naudojama, palyginti su visu jos potencialu, įvertinimo matas tais laikotarpiais, kai ji turi būti vykdoma pagal planą. Veiksmingumo metriką galima padidinti integruojant giliojo mokymosi neuroninius tinklus.

Optimizuota puslaidininkių gamyba

Pasitelkus technologijas, atliekant pagrindinių priežasčių analizę galima sumažinti bandymų sąnaudas racionalizuojant gamybos darbo eigą. Tikimasi, kad mašininio mokymosi technologija veikiančios gamybos įrangos metinės techninės priežiūros išlaidos bus pigesnės.

Tiekimo grandinės tobulinimas

Debesija paremtas mašininis mokymasis atlieka svarbų vaidmenį didinant organizacijos vertę maksimaliai tobulinant logistikos sprendimus, pavyzdžiui, atsargų valdymo sistemą ir turto valdymą.

Be to, organizacijos randa būdų, kaip sumažinti atliekų kiekį ir padidinti gamybos efektyvumą. Šios pramonės evoliucija lėmė išmaniąją gamybą. Naudojant jutiklius ir išmaniuosius robotus gamybos sektorius labai patobulėjo ir pasikeitė. Kai vis daugiau organizacijų įsisavina šias technologijas, tai gali padėti sutaupyti lėšų ir padidinti pelną.