制造业如何应用人工智能?

简介: 目前制造企业中应用的人工智能技术,主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。

目前制造企业中应用的人工智能技术,主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。
image.png
制造业中常用的人工智能应用场景如下:
场景一:智能分拣

制造业上有许多需要分捡的作业,如果采用人工的作业,速度缓慢且成本高,而且还需要提供适宜的工作温度环境。如果采用工业机器人进行智能分拣,可以大幅减低成本,提高速度。

场景二:设备健康管理

基于对设备运行数据的实时监测,利用特征分析和机器学习技术,一方面可以在事故发生前进行设备的故障预测,减少非计划性停机。另一方面,面对设备的突发故障,能够迅速进行故障诊断,定位故障原因并提供相应的解决方案。在制造行业应用较为常见,特别是化工、重型设备、五金加工、3C制造、风电等行业。
image.png
场景三:基于视觉的表面缺陷检测

基于机器视觉的表面缺陷检测应用在制造业已经较为常见。利用机器视觉可以在环境频繁变化的条件下,以毫秒为单位快速识别出产品表面更微小、更复杂的产品缺陷,并进行分类,如检测产品表面是否有污染物、表面损伤、裂缝等。目前已有工业智能企业将深度学习与3D显微镜结合,将缺陷检测精度提高到纳米级。对于检测出的有缺陷的产品,系统可以自动做可修复判定,并规划修复路径及方法,再由设备执行修复动作。

场景四:基于声纹的产品质量检测与故障判断

利用声纹识别技术实现异音的自动检测,发现不良品,并比对声纹数据库进行故障判断。

场景五:智能决策

制造企业在产品质量、运营管理、能耗管理和刀具管理等方面,可以应用机器学习等人工智能技术,结合大数据分析,优化调度方式,提升企业决策能力。

场景六:数字孪生

数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像。创建数字孪生的过程,集成了人工智能、机器学习和传感器数据,以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型,用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。在完成对数字孪生对象的降阶建模方面,可以把复杂性和非线性模型放到神经网络中,借助深度学习建立一个有限的目标,基于这个有限的目标,进行降阶建模。


本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

目录
相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
通义灵码不仅在物联网领域表现出色,还在人工智能、机器学习、金融、医疗和教育等领域展现出广泛应用前景。本文探讨了其在这些领域的具体应用,如模型训练、风险评估、医疗影像诊断等,并总结了其提高开发效率、降低门槛、促进合作和推动创新的优势。
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
|
5天前
|
人工智能 算法 安全
人工智能在医疗诊断中的应用与前景####
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。随着科技的不断进步,AI技术正逐步渗透到医疗行业的各个环节,尤其在提高诊断准确性和效率方面展现出巨大潜力。通过分析当前AI在医学影像分析、疾病预测、个性化治疗方案制定等方面的实际应用案例,我们可以预见到一个更加智能化、精准化的医疗服务体系正在形成。然而,数据隐私保护、算法透明度及伦理问题仍是制约其进一步发展的关键因素。本文还将讨论这些挑战的可能解决方案,并对AI如何更好地服务于人类健康事业提出展望。 ####
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能在医疗诊断中的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗诊断领域的应用及其面临的挑战。随着技术的不断进步,AI已经在医学影像分析、疾病预测和个性化治疗等方面展现出巨大潜力。然而,数据隐私、算法透明度以及临床整合等问题仍然是亟待解决的关键问题。本文旨在通过分析当前AI技术在医疗诊断中的具体应用案例,探讨其带来的优势和潜在风险,并提出相应的解决策略,以期为未来AI在医疗领域的深入应用提供参考。
27 3
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索人工智能在教育领域的应用与挑战
随着科技的不断进步,人工智能(AI)技术已经深入到社会的各个领域,其中教育领域尤为突出。本文旨在探讨人工智能在教育领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。通过分析AI技术如何改变传统教学模式,提高教育质量和效率,同时指出其在实际应用中可能遇到的问题和挑战,为未来教育的发展提供参考。
32 2
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗领域的应用与挑战
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗方案制定、患者管理等方面的优势和潜力。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题以及技术局限性等。通过对这些内容的深入分析,旨在为读者提供一个全面了解AI在医疗领域现状和未来发展的视角。
37 10
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索AI在医疗领域的应用与挑战
本文深入探讨了人工智能(AI)在医疗领域中的应用现状和面临的挑战。通过分析AI技术如何助力疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等方面的创新实践,揭示了AI技术为医疗行业带来的变革潜力。同时,文章也指出了数据隐私、算法透明度、跨学科合作等关键问题,并对未来的发展趋势进行了展望。
|
6天前
|
存储 人工智能 固态存储
如何应对生成式AI和大模型应用带来的存储挑战
如何应对生成式AI和大模型应用带来的存储挑战
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中,通义千问大模型与MaxKB知识库的结合,为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。该系统通过实时问答、临床决策辅助、个性化学习和患者教育等功能,显著提升了诊疗效率和患者满意度。实际应用如乐问医学APP展示了其强大优势,但数据隐私和安全问题仍需关注。
25 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能赋能个案管理服务的应用与实践
通义千问2.5作为新一代人工智能模型,正在为医疗健康领域的个案管理服务带来革命性变革。本文探讨了该技术在患者管理、MDT多学科协作、整体评估、电子病历管理、随访管理和复诊提醒等方面的应用,展示了其在提升医疗服务质量和管理效率方面的显著成效。
17 0