


Wie intelligente Fertigung und künstliche Intelligenz der Umwelt zugute kommen können
Es gibt mehr als eine Möglichkeit, die Treibhausgasemissionen bei der Herstellung zu reduzieren.
Nutzung digitaler Daten in der Fertigung zur Reduzierung von CO2-Emissionen
Ab 1765 veränderte die erste industrielle Revolution unsere Wirtschaft, indem sie die Art und Weise veränderte, wie Waren durch den Einsatz von Kohle produziert und hergestellt wurden. Danach kam es 1870 zur zweiten industriellen Revolution mit Erdgasantrieb, gefolgt von der Kernenergie im Jahr 1969.
Derzeit treiben wir die vierte industrielle Revolution voran, da wir eine Verlagerung von fossilen Brennstoffen hin zu erneuerbaren Energiequellen wie Sonne und Wind erleben. Diese Revolutionen zeigen, wie schnell sich die Abhängigkeit der Fertigung von Energie verändert. Derzeit hilft Industrie 4.0 der verarbeitenden Industrie, die Treibhausgasemissionen zu reduzieren, die durch den Einsatz erneuerbarer Energien entstehen.
Industrie 4.0 verändert die Produktionsabläufe, die Nutzung erneuerbarer Energien ist jedoch ein Nebenprodukt der digitalen Revolution. Die treibende Kraft für den Wandel der Industrie 4.0 liegt in der beschleunigten Entwicklung digitaler Technologien.
Industrie 4.0 schafft cyber-physische Systeme, die Produktionsprozesse vernetzen können, um Wertschöpfung und Echtzeitoptimierung zu erreichen. Die Haupttreiber dieser Revolution sind Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen. Bei der künstlichen Intelligenz handelt es sich um komplexe Algorithmen, die von cyber-physischen Systemen gesammelte Daten nutzen, um eine „intelligente Fertigung“ zu ermöglichen.
Die Auswirkungen von Industrie 4.0 auf die Fertigung werden astronomisch sein, da Abläufe automatisch optimiert werden können, um die Gewinnmargen zu verbessern, und der Einsatz von künstlicher Intelligenz und intelligenter Fertigung auch Emissionen reduzieren kann.
Der erste Schritt zur Emissionsreduzierung ist immer Verständnis. Um die Emissionen aus dem Produktionsprozess zu reduzieren, müssen Unternehmen zunächst ihre Emissionen verstehen. Daher ist die Quantifizierung eines Basiswerts für Treibhausgasemissionen von entscheidender Bedeutung. Intelligente Fertigung kann diesen Prozess rationalisieren, indem die Erfassung von Versorgungsdaten wie Strom, Gas und Wasser automatisiert wird.
Darüber hinaus können KI-basierte Tools dabei helfen, Scope3-Emissionen in Unternehmenslieferketten zu ermitteln. Intelligente Fertigungsprozesse werden digitale Zwillinge im Internet der Dinge verkörpern, sodass die gesamte Lieferkette im digitalen Zwilling modelliert werden kann, was die Datenerfassung vereinfacht.
Sobald die Basislinie berechnet ist, kann die intelligente Fertigung Methoden wie die Optimierung digitaler Zwillinge und vorausschauende Wartung nutzen, um Emissionen zu reduzieren. Jeder Ansatz beleuchtet die Zukunft der intelligenten Fertigung. Erstens ermöglicht die Optimierung digitaler Zwillinge virtuelle Kopien industrieller Prozesse, die leicht für die effizienteste Leistung optimiert werden können. Digitale Zwillinge ermöglichen mehr Tests und Iterationen und erstellen intelligente Strategien, die auf Strategien zur Gewinn- und Kohlenstoffreduzierung basieren. Und durch vorausschauende Wartung können Kosten und CO2-Emissionen eingespart werden, indem unnötige Wartungsaufgaben vermieden werden.
Vorausschauende Wartung wird immer beliebter, da sie Unternehmen die Kosten für die Durchführung geplanter Wartungsarbeiten oder die Reparatur defekter Geräte erspart. KI-basierte Tools nutzen maschinelles Lernen, um zu verstehen, wie historische Sensordaten historischen Wartungsaufzeichnungen zugeordnet werden. Sobald ein Algorithmus für maschinelles Lernen anhand historischer Daten trainiert wurde, kann er anhand von Echtzeit-Sensorwerten aus der Anlage erfolgreich vorhersagen, wann eine Wartung erforderlich ist. Durch vorausschauende Wartung wird der Verschleiß der aktuell im Einsatz befindlichen Maschinen genau simuliert.
Wir müssen darüber nachdenken, die Nachfrage zu reduzieren, wie z. B. die Reduzierung des Energiebedarfs, die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs wie Materialien und Wasser. Die Reduzierung all dieser Arten von Nachfrage wird unsere CO2-Emissionen reduzieren. Natürlich wollen wir effektive Wartungspläne sehen, wie z. B. die Reduzierung des Zeitaufwands und des Ersatzteilverbrauchs, die Verbesserung der Wartbarkeit, die Reduzierung von Ausfallzeiten, die Optimierung des Personaleinsatzes usw.
Industrielle Synergie
Im Hinblick auf Nachhaltigkeit besteht eine Möglichkeit darin, ein Material zu verwenden, das für eine Branche als Abfall gilt, für eine andere Branche jedoch zu gebrauchtem Material werden kann. Dies gilt auch für Energie, bei der Prozessmaterialien aus einer Produktionsanlage verloren gehen und diese Materialien aufgefangen und zum Heizen des Prozesses oder von Bereichen neben der Anlage verwendet werden können. Das ist industrielle Synergie. Die Verwendung oder Wiederverwendung von Abfallmaterialien ist Teil der Kreislaufwirtschaft. Materialien gelten nicht mehr als Abfall, sondern als Ressourcen, und bei industriellen Synergien geht es nicht nur um Recycling, Wiederverwendung und Umnutzung innerhalb des eigenen Unternehmens, sondern um die Berücksichtigung der breiteren Gemeinschaft und noch umfassenderer Aspekte.
Aus diesem Grund ist die Zusammenarbeit mit Menschen außerhalb Ihres Unternehmens oder sogar Ihrer Stadt notwendig.
Es gibt viele Maßnahmen zur Förderung der industriellen Zusammenarbeit. Diese Maßnahmen verbessern die industriellen Abfallmanagementsysteme und lenken Abfälle von Mülldeponien ab. Diese Initiativen können auch Arbeitsplätze schaffen, erfordern jedoch die Zustimmung eines vielfältigen Netzwerks teilnehmender Unternehmen und der Geschäftsleitung.
Nationaler Industriesymbioseplan
Der weltweit erste nationale Industriesymbioseplan ist der National Industrial Symbiosis Plan. Es entstand aus drei Pilotprojekten in Schottland, den West Midlands sowie Yorkshire und Humberside. Bisher haben 20 Länder auf der ganzen Welt dieses Modell auf nationaler oder regionaler Ebene übernommen. Die teilnehmenden Unternehmen haben 47 Millionen Tonnen Industrieabfälle von der Deponie ferngehalten und 1 Milliarde Pfund an neuen Umsätzen generiert. Die CO2-Emissionen wurden um 42 Millionen Tonnen reduziert und durch geringere Entsorgungs-, Lager-, Transport- und Beschaffungskosten wurde Geld gespart.
Das Western Cape Industrial Symbiosis Program basiert auf einem erleichterten Ansatz zur industriellen Symbiose. WISP wurde 2013 von der südafrikanischen Provinzregierung Westkap ins Leben gerufen. Das Unternehmen verfügt über ein international synergetisch geschultes Team, das sich hauptberuflich dem Aufbau industrieller Symbiose-Netzwerke widmet. Sie können ungenutzte Ressourcen aufdecken und Unternehmen Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.
Community Resource Information Support Platform CRISP ist ein innovatives Projekt, das auf die Entwicklung und Pilotierung innovativer Ressourcennutzungssoftware abzielt. Daher steht die Nutzung digitaler Daten zur Reduzierung der CO2-Emissionen im Einklang mit industriellen Synergien.
Synergien können auch zur Integration mit einer intelligenten Fertigung führen, die erneuerbare Energien nutzt und keine fossilen Brennstoffe verwendet. Dies könnte ein klareres Bild des Potenzials für eine saubere Fertigung und schrittweise Veränderungen in der kohlenstoffarmen Stadtplanung liefern.
Im Kontext der städtischen Industrialisierung ist nicht nur die intelligente Fertigung von entscheidender Bedeutung, sondern auch die Stadt, in der die Industrie ansässig ist. Durch innovative Veränderungen bieten Städte und Industrien gleichermaßen Lösungen für eine tiefgreifende Infrastruktur und eine systemische CO2-Reduzierung. Im städtischen Kontext kann der industrielle Wandel richtungsweisend für die Stadtentwicklung sein, und die Einführung intelligenter Technologien kann Lösungen für die Reduzierung von Treibhausgasen in Städten bieten.
Städte sind für etwa 70 % der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich und leisten damit einen erheblichen Beitrag zum Klimawandel. Gemäß den einschlägigen Vorschriften der Europäischen Kommission können die Treibhausgasemissionen in Städten durch den Ausbau städtischer Verkehrsnetze, die Modernisierung von Wassersystemen, umweltfreundliche Wasseraufbereitungsanlagen und energieeffiziente Gebäude überwacht und reduziert werden.
Die von den Vereinten Nationen festgelegten Ziele für nachhaltige Entwicklung erkennen an, dass Städte und ihr Beitrag zum Klimawandel umgestaltet und angepasst werden müssen, um Chancen statt Bedrohungen zu bieten. Die Komplexität von Städten erfordert jedoch Einblicke in viele Governance-Ansätze, um Bereiche zu identifizieren, in denen Veränderungen erforderlich sind.
Die Fertigung bietet ökologische und soziale Chancen für das weitere Wachstum und die Entwicklung der Industrie. Aus wirtschaftlicher Sicht hatten die Auswirkungen der industriellen Fertigung in der Vergangenheit enorme Vorteile für die Stadtentwicklung, von Beschäftigungsmöglichkeiten für städtische Arbeitnehmer bis hin zur Schaffung von Gütern und Dienstleistungen, die einen Mehrwert für Gemeinden und Infrastruktur schaffen.
Durch die Anpassung aktueller Herstellungsprozesse in der Branche sind die Vorteile für Städte enorm und bieten ökologische, soziale und staatliche Möglichkeiten, einen gewissenhafteren und nachhaltigeren Lebensstil zu demonstrieren.
Stadtaspekte wie öffentliche Verkehrsmittel, Hochbau und Straßeninfrastruktur können im Einklang mit der Fertigung angepasst und weiterentwickelt werden. Arbeitnehmer, die mit dem Auto unterwegs sind, können Emissionen reduzieren und ihre eigenen Lebenshaltungskosten senken, indem sie Veränderungen an der CO2-armen Infrastruktur wie Straßenbahnen, Bussen und Zügen nutzen. Entwickeln Sie Städte rund um intelligente Fertigung, dann gehören Umweltverschmutzung und Staus der Vergangenheit an.
Es ist jedoch entscheidend, dass wir, um grundlegende Veränderungen in Städten zu erreichen, den Grad der Zusammenarbeit zwischen öffentlichen, privaten und zivilgesellschaftlichen Akteuren in der Gesellschaft anerkennen müssen. Dies anzuerkennen ist der erste Schritt bei der Entwicklung und Schaffung neuer potenzieller Wege für zukünftige Stadtmodelle, die mit Produktionsstätten, Fabriken und Industrieeinheiten verzahnt sind.
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
