ChatGPT는 다양한 센서의 대량 데이터를 해석하여 이 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
제조 회사를 변화시키기 위해 인공 지능을 사용하는 세 가지 방법과 ChatGPT와 같은 기술이 인공 지능의 이점을 향상시킬 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
품질 검사는 제품이 요구되는 사양과 표준을 충족하는지 확인하는 과정이므로 제조 공정에서 중요한 부분입니다. 전통적으로 품질 검사는 작업자가 수행해왔기 때문에 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 재작성 후: AI가 처리를 자동화하고 오류를 줄일 수 있으므로 QA 프로세스가 개선될 수 있습니다. 알려진 결함이 있는 제품의 이미지에 대한 알고리즘을 훈련함으로써 시스템은 향후 제품에서 유사한 결함을 식별하는 방법을 학습할 수 있으며, 이를 통해 사람의 개입 필요성이 크게 줄어들고 품질 검사 프로세스의 속도가 빨라질 수 있습니다.
인공지능을 통해 생산 라인의 작업자는 지속적인 모델 훈련을 수행하여 알고리즘이 간과할 수 있는 결함을 발견할 수 있습니다. 이 기술은 원자재 검사부터 최종 제품 검사까지 제조 공정의 모든 단계에서 사용될 수 있습니다.
전통적으로 이러한 AI 모델은 데이터 전문가의 유지 관리와 매우 높은 수준의 미세 조정이 필요하고 시간과 리소스 집약적일 수 있으므로 상호 작용하기가 쉽지 않습니다. ChatGPT는 언어 모델로서 새로운 결함을 식별하도록 모델을 훈련시키는 자연어 기반 방법을 제공하므로 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 또한 이는 조직이 결함으로 이어지는 생산 라인에서 찾기 어려운 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
디지털 트윈은 제품이 제작되기 전에 시뮬레이션하고 테스트하는 데 사용되는 실제 제품, 프로세스 또는 시스템의 가상 복제본으로, 제조업체는 실제 생산 프로세스가 시작되기 전에 식별하고 수정할 수 있습니다. 어떤 문제.
인공지능은 센서, 카메라 및 기타 소스에서 수집된 대량의 데이터를 분석하여 보다 정확하고 상세한 디지털 트윈을 생성함으로써 디지털 트윈의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 인공지능 기술로 구동되는 디지털 트윈을 사용하면 온도, 습도, 압력 변화 등 다양한 조건에서 제품이 어떻게 작동할지 예측할 수 있습니다. 제조업체는 이러한 조건을 시뮬레이션하여 잠재적인 문제를 식별하고 문제가 발생하기 전에 필요한 조정을 수행할 수 있습니다.
이러한 시뮬레이션을 만들려면 많은 계획과 여러 번의 반복은 물론 데이터 해석의 부담도 필요합니다. ChatGPT와 같은 모델은 이러한 시뮬레이션에서 대량의 데이터를 합성 및 해석하고 팀에 통찰력을 제공하여 제조업체가 이러한 시뮬레이션에 대한 표준을 설정하고 ChatGPT 기반 모델이 모든 설정 데이터를 생성하는 동시에 테스트용으로 설계된 시뮬레이션에 변경 사항을 도입하도록 요구할 수 있습니다.
ChatGPT와 같은 모델로 구동되는 디지털 트윈은 직원이 실제 설정 연습 환경에 대한 추가 비용 없이 연습하고 배울 수 있도록 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 대화형 모듈을 만들어 직원 교육 프로그램을 만들 수도 있습니다.
과거 데이터를 사용하여 인공지능은 자산에 유지보수가 필요할 시기를 예측하여 사용자가 그에 따라 계획을 세울 수 있도록 돕습니다. 그러나 이제는 진동 수준, 온도 및 습도와 같은 지표를 기록하는 센서에서 수집한 데이터를 분석하여 장비가 오작동할 수 있는 시기를 나타내는 패턴과 이상 현상을 식별할 수도 있습니다.
ChatGPT는 다양한 센서의 대량 데이터를 해석하여 중요한 결과를 얻음으로써 이 프로세스를 단순화할 수 있으므로 팀은 오류가 발생할 수 있는 위치를 파악하고 종료가 필요하기 전에 조치를 취할 수 있습니다.
제조 분야에서 인공 지능의 이점은 부인할 수 없습니다. 인공지능 시스템의 도입은 제조업체가 급변하는 시장에서 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 업계가 계속 발전함에 따라 경쟁 우위를 유지하는 데 인공 지능의 사용이 점점 더 중요해질 것이며, ChatGPT와 같은 모델을 통해 스마트 제조업체는 인공 지능을 생산 라인 자체에 도입할 수 있습니다.
위 내용은 인공 지능으로 ChatGPT 및 제조업체 역량 강화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!