Искусственный интеллект и машинное обучение на основе облака

С появлением искусственного интеллекта развитие происходит во всех промышленных отраслях. Искусственный интеллект на основе облачных технологий и большие данные делают машины в обрабатывающей промышленности более умными. Машинное обучение на основе облачных технологий, являющееся частью искусственного интеллекта, является основной движущей силой таких инноваций в производственном секторе.

Искусственный интеллект в производстве подразумевает использование машинного обучения и автоматизации, чтобы сделать его эффективным и точным. Искусственный интеллект способен решить все задачи в производственной сфере — от проектирования продукции до контроля качества и постпроизводственной поддержки. Искусственный интеллект и машинное обучение повышают производительность, улучшают контроль качества продукции и снижают воздействие на окружающую среду в обрабатывающей промышленности. Хотя искусственный интеллект и машинное обучение играют огромную роль, недостаток опыта у сотрудников является одним из основных препятствий для внедрения искусственного интеллекта в производственный сектор. Благодаря применению искусственного интеллекта в производственных данных компании могут лучше прогнозировать и предотвращать поломки оборудования. Искусственный интеллект также может прогнозировать спрос и сокращать отходы сырья. Развитие технологий за счет машинного обучения позволило улучшить процесс принятия решений.

Искусственный интеллект на основе облачных решений для производства

Контроль качества

Искусственный интеллект на основе облачных технологий контролирует производственный процесс, что помогает выявлять дефекты и проблемы, возникающие в процессе производства. Это помогает вносить коррективы для предотвращения ошибок.

Повышение эффективности

Используя искусственный интеллект на основе облачных технологий, производители могут повысить производительность за счет эффективного использования материалов. Это способствует увеличению объемов производства и сокращению отходов.

Предиктивное техническое обслуживание

Анализируя данные с помощью датчиков, искусственный интеллект на основе облачных технологий может предсказать, когда оборудование с большей вероятностью может выйти из строя. Это помогает проводить профилактическое обслуживание оборудования и сокращает время простоя.

Кастомизация

Искусственный интеллект на базе облачных вычислений может обеспечить кастомизацию продукции. Производители могут выпускать небольшие партии продукции с изысканными характеристиками.

Изменения в составе рабочей силы

С внедрением искусственного интеллекта на базе облачных технологий работникам необходимо повышать свою квалификацию для эксплуатации и обслуживания техники. Это может привести к сокращению многих существующих рабочих мест.

Безопасность данных

Расширение использования цифровых технологий в производстве вызвало обеспокоенность по поводу безопасности данных. Компании должны обеспечить защиту конфиденциальной информации от киберугроз.

Машинное обучение на основе облачных решений для производства

Контроль качества и общая эффективность оборудования

Измерение общей эффективности оборудования — одна из лучших производственных практик. Машинное обучение на основе облачных технологий играет решающую роль в повышении общей эффективности оборудования. Общая эффективность оборудования — это мера оценки производственной операции, которая может быть использована в сравнении с ее полным потенциалом в периоды, когда она запланирована. Этот показатель может быть улучшен с помощью нейронных сетей глубокого обучения.

Оптимизация производства полупроводников

С помощью технологии анализа первопричин можно сократить расходы на тестирование, оптимизировав производственные процессы. Ожидается, что производственное оборудование, работающее на основе технологии машинного обучения, будет дешевле в плане ежегодных расходов на обслуживание.

Совершенствование цепочки поставок

Машинное обучение на базе облачных технологий играет важную роль в повышении стоимости организации за счет максимального использования логистических решений, таких как система управления запасами и управление активами.

Кроме того, организации находят способы сокращения отходов и повышения эффективности производства. Эволюция этой отрасли привела к появлению «умного» производства. Использование датчиков и интеллектуальных роботов вносит огромные улучшения и преобразования в производственный сектор. Когда все больше организаций внедряют эти технологии, это может привести к экономии средств и увеличению прибыли.