Artificiell intelligens och maskininlärning baserat på molnet

I och med uppkomsten av artificiell intelligens har det skett en utveckling inom alla industrisektorer. Molnbaserad artificiell intelligens och big data gör maskinerna i tillverkningsindustrin smartare. Maskininlärning baserad på molnet, som är en del av artificiell intelligens, är den främsta drivkraften bakom sådana innovationer inom tillverkningssektorn.

Artificiell intelligens inom tillverkning innebär att maskininlärning och automatisering används för att göra tillverkningen effektiv och exakt. Från produktdesign till kvalitetskontroll och stöd efter produktion – artificiell intelligens kan hantera alla utmaningar inom tillverkningsindustrin. Artificiell intelligens och maskininlärning ökar produktiviteten, förbättrar kvalitetskontrollen av produkter och minskar miljöpåverkan inom tillverkningsindustrin. Även om artificiell intelligens och maskininlärning har en enorm roll att spela är bristen på expertis bland de anställda ett av de största hindren för införandet av artificiell intelligens inom tillverkningssektorn. Med hjälp av artificiell intelligens i tillverkningsdata kan företagen bättre förutse och förebygga maskinfel. Artificiell intelligens kan också förutse efterfrågan och minska slöseriet med råvaror. Den tekniska utvecklingen genom maskininlärning har förbättrat beslutsprocessen.

Artificiell intelligens baserad på molnlösningar för tillverkning

Kvalitetskontroll

Den molnbaserade artificiella intelligensen övervakar produktionsprocessen, vilket hjälper till att identifiera defekter och problem i processen. Detta hjälper till att göra justeringar för att förhindra fel.

Ökad effektivitet

Med hjälp av molnbaserad artificiell intelligens kan tillverkarna öka produktiviteten genom effektiv materialanvändning. Detta bidrar ytterligare till att öka produktionen och minska avfallet.

Prediktivt underhåll

Genom att analysera data från sensorer kan molnbaserad artificiell intelligens förutsäga när det är mer sannolikt att utrustningen går sönder. Detta bidrar till proaktivt underhåll av utrustningen och minskar stilleståndstiden.

Kundanpassning

Artificiell intelligens baserad på molnet kan ge kundanpassning av produkter. Tillverkarna kan producera mindre partier med utsökta funktioner.

Förändring i arbetsstyrkan

Med införandet av artificiell intelligens baserad på molnet måste arbetstagarna förbättra sina färdigheter för drift och underhåll av tekniken. Detta kan leda till en minskning av många befintliga jobb.

Datasäkerhet

Den ökade användningen av digital teknik inom tillverkningsindustrin har gett upphov till oro för datasäkerheten. Företagen måste se till att känslig information skyddas från cyberhot.

Maskininlärning baserad på molnlösningar för tillverkning

Kvalitetskontroll och övergripande utrustningseffektivitet

Att mäta utrustningens totala effektivitet är en av de bästa metoderna inom tillverkning. Molnbaserad maskininlärning spelar en avgörande roll för att förbättra utrustningens totala effektivitet. Den totala utrustningseffektiviteten är ett mått för att utvärdera den tillverkningsverksamhet som kan utnyttjas jämfört med dess fulla potential, under de perioder då den är planerad att köras. Måttet kan förbättras genom integrering av neurala nätverk med djupinlärning.

Optimerad tillverkning av halvledare

Med hjälp av teknik kan grundorsaksanalys minska testkostnaderna genom att effektivisera arbetsflödena i tillverkningen. Tillverkningsutrustning som körs med maskininlärningsteknik förväntas bli billigare i årliga underhållskostnader.

Perfektionering av leveranskedjan

Molnbaserad maskininlärning spelar en viktig roll för att öka värdet på en organisation genom att maximera dess logistiklösningar såsom lagerhanteringssystem och tillgångshantering.

Dessutom hittar organisationerna sätt att minska slöseriet och förbättra effektiviteten i tillverkningen. Utvecklingen inom denna bransch har lett till smart tillverkning. Användningen av sensorer och intelligenta robotar innebär en enorm förbättring och omvandling av tillverkningssektorn. När fler och fler organisationer anammar denna teknik kan det leda till kostnadsbesparingar och ökad avkastning.