Поиск по сайту:

Люди учатся, как говорить, а главная наука — как и когда молчать (Л. Толстой).

5 проверенных сценариев использования ИИ для производителей

3 мин для чтения
FavoriteLoadingДобавить в избранное
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
2 декабря 2020
5 проверенных сценариев использования ИИ для производителей
В каждом секторе мы видим, как технологии помогают одним предприятиям и мешают другим. Лидеров рынка, которые какое-то время занимали лидирующие позиции, беспокоят новые предприятия, которые выходят на рынок и используют возможности технологий лучше и умнее.
Прочтите в этой статье, какие возможности искусственный интеллект открывает для вашего производственного бизнеса.

 

Индустрия 4.0

Современное производство часто называют Индустрией 4.0. Интернет вещей (IoT) позволяет подключать машины и датчики через проводные и беспроводные сети, чтобы мы могли собирать информацию с производственного цеха в режиме реального времени.

Применение расширенной аналитики этих данных дает производителям значительные преимущества. Помимо данных датчиков, производитель также имеет другие данные о различных процессах в организации. Это открывает двери для различных типов использования за счет применения прогнозной аналитики.

Прогнозная аналитика | Анализ этих данных с помощью машинного обучения и глубокого обучения позволяет нам прогнозировать проблемные ситуации до того, как они произойдут, и оптимизировать процессы для повышения доходности. С помощью машинного обучения и глубокого обучения мы можем прогнозировать, а также действовать в реальном времени там, где это необходимо.

Профилактическое обслуживание | С помощью профилактического обслуживания мы стремимся спрогнозировать вероятность того, что машина может выйти из строя. Есть несколько способов измерить, что машина работает иначе. Например, изменение рабочей температуры и изменение звука, издаваемого машиной. С помощью датчиков мы можем отслеживать это в режиме реального времени и использовать его для оценки текущего риска отказа. В результате мы можем предотвратить эти сбои. Для более сложных случаев использования, где существуют хорошо сформированные исторические данные, также можно диагностировать, какая конкретная часть может быть подвержена риску отказа.

Модель продолжает учиться на данных датчиков и становится лучше в прогнозировании по мере того, как мы регистрируем больше событий. Это часто приводит к увеличению времени безотказной работы ваших машин, что позволяет вам производить больше. Кроме того, это может помочь вам в планировании технического обслуживания вашей машины и позволяет, например, заказывать недостающие детали заранее, чтобы предотвратить дополнительное время простоя. При профилактическом обслуживании потенциальные проблемы могут быть решены до того, как они станут серьезной проблемой.

Читать  Искусственный интеллект. Новая, старая тенденция преобразования финансовых услуг

Компьютерное зрение | Автоматический контроль качества может снизить затраты и повысить качество вашего продукта. Компьютерное зрение играет большую роль в этом и может визуально проверить производство на предмет несоответствий и ошибок. Проверка качества может выполняться в режиме реального времени, а поскольку она автоматизирована, вы даже можете проводить проверки качества на нескольких этапах производственного процесса.

Прогнозирование спроса и рисков в цепочке поставок | Прогнозирование спроса помогает вам контролировать свои запасы, чтобы их никогда не было в наличии. Вы лучше поймете, что иметь в наличии, а что нет. Вы можете своевременно связаться с поставщиками и заказать то, что вам нужно. Прогнозирование задержек и определение возможных проблем в цепочке поставок позволяет производителям снизить риски и разработать резервные планы.

Когда все сделано правильно, есть много преимуществ в прогнозировании спроса. Машинное обучение позволяет комбинировать множество различных источников данных в ваших прогнозах, таких как доступность сырья, данные цепочки поставок, данные инвентаризации, учетные и рыночные данные, чтобы вы могли создавать надежные прогнозы.

Оптимизация цен | С помощью оптимизации цен мы стремимся найти наилучшую возможную цену, которая взамен дает производителю увеличение прибыли. В зависимости от имеющихся данных мы используем наиболее подходящий аналитический метод, который может спрогнозировать, например, лучшее время для покупки сырья. Анализируя затраты на производство и распространение, мы выявляем скрытые закономерности и придумываем наиболее прибыльные области для оптимизации.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) | RPA – это автоматизация процессов. Стоит отметить, что RPA не обязательно включает реальных роботов; автоматизация процессов с помощью программного обеспечения также рассматривается как RPA. При этом компании покупают все больше и больше промышленных роботов.

Эти роботы используются для рутинных задач и задач, которые могут быть опасны для людей. Использование этих роботов расширяет возможности сотрудников и позволяет выполнять более полноценную работу, одновременно повышая безопасность на полу. Машинное обучение и глубокое обучение начинают играть роль в обоих видах RPA. Для роботов визуальное распознавание и интерпретация сложных данных датчиков могут иметь решающее значение в некоторых средах. Для оптимизации процессов мы можем использовать машинное обучение для автоматизации сложной аналитической работы.

Читать  5 лучших библиотек IoT

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Поделиться в соц. сетях:
0 0 голос
Рейтинг статьи
Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии

Читайте также

0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
()
x

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!

badge
Обратный звонок 1
Отправить
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close