Industri 4.0: peringkat automasi seterusnya
Revolusi perindustrian ketiga memperkenalkan komputer ke dalam proses perindustrian, menjadikannya alat penting dalam pembuatan, logistik dan penyampaian perkhidmatan. Di bawah Industri 4.0, komputer akan memperoleh ketersambungan yang lebih besar, memperoleh autonomi yang lebih besar, dan berusaha untuk membina sistem perindustrian yang lebih bebas dan cekap.
Kami berada dalam tempoh transformasi baharu, yang pakar teknologi dan pakar ekonomi berkata mungkin revolusi hebat seterusnya dalam teknologi manusia, iaitu Industri 4.0, AI, awan dan teknologi Data boleh digunakan untuk menambah baik proses perindustrian melalui aplikasi yang kompleks. Mula-mula terdapat Zaman Batu, kemudian Zaman Besi, dan kini Revolusi Perindustrian.
Ahli sejarah telah memilih untuk mentakrifkan garis masa kemajuan manusia melalui hubungan kita dengan alatan, dan atas sebab yang baik. Teknologi sentiasa menjadi penunjuk kemajuan manusia yang paling tepat, dan tidak seperti penunjuk sosiobudaya atau falsafah, ia sentiasa menuju ke arah pertumbuhan.
Setiap beberapa abad kemajuan ini akan mencapai tahap kritikal dan kami akan mengalami revolusi yang mengubah bukan sahaja sektor dan industri tetapi masyarakat secara keseluruhan, kami memanggilnya Revolusi Perindustrian —stim, elektrik, dan kemudian pembuatan berkomputer .
Kita berada dalam tempoh peralihan yang lain. Revolusi yang begitu meluas dan dramatik sehinggakan ahli teknologi dan ahli ekonomi percaya ia boleh menjadi revolusi hebat seterusnya dalam teknologi manusia.
Apakah itu Industri 4.0?
Revolusi perindustrian ketiga memperkenalkan komputer ke dalam proses perindustrian, menjadikannya alat penting dalam pembuatan, logistik dan penyampaian perkhidmatan. Di bawah Industri 4.0, komputer akan memperoleh ketersambungan yang lebih besar, memperoleh autonomi yang lebih besar, dan berusaha untuk membina sistem perindustrian yang lebih bebas dan cekap.
Satu senario yang mungkin ialah penyepaduan teknologi seperti IoT, seni bina awan, data besar dan kecerdasan buatan untuk membina "kilang pintar" yang sangat automatik yang boleh mengendalikan penghantaran produk/perkhidmatan daripada penciptaan kepada pengguna Banyak aspek. Kilang-kilang akan dijalankan melalui rangkaian komputer yang berkomunikasi antara satu sama lain dan melaraskan pengeluaran berdasarkan metrik data yang sangat bersepadu. Akibatnya, proses penyampaian pengeluaran/perkhidmatan kami akan menjadi lebih cekap dan kurang masa, tenaga buruh dan sumber yang intensif.
Industri 4.0 pertama kali dicadangkan di Jerman dan dipromosikan pada 2015 oleh Klaus Schwab, ahli ekonomi dan pengasas Forum Ekonomi Dunia. Sejak itu, ia telah memasuki leksikon banyak pembuat dasar berfokuskan teknologi di seluruh dunia. Produktion2030 Sweden, Society5.0 Jepun dan Industria4.0 Itali adalah semua contoh strategi Industri 4.0. Di Amerika Syarikat, Perikatan Internet Industri sedang berusaha untuk mempercepatkan aplikasi IoT dalam industri.
Bagaimanakah kita boleh memanfaatkan Industri 4.0?
Bayangkan sebuah kilang yang mengautomasikan setiap aspek pengeluaran. Dijalankan oleh kecerdasan buatan autonomi dan menggunakan pembuatan keputusan berasaskan sains data, contohnya, bahan mentah boleh diimport, produk dikilangkan dan disediakan untuk penghantaran tanpa gangguan manusia. Fikirkan tentang cara "kilang pintar" berfungsi di dunia nyata:
Berdasarkan data yang dikumpul daripada gelagat pengguna, kecerdasan buatan kilang menentukan produk yang paling mungkin dibeli oleh pengguna. Contohnya, Amazon menggunakan kecerdasan buatan pada tapak e-dagangnya untuk membantu meramalkan tingkah laku pengguna dengan lebih baik dan memberikan cadangan yang lebih baik untuk pembelian masa hadapan.
Berdasarkan maklumat pengguna ini, kilang akan menentukan kuantiti bahan mentah yang diperlukan. Kecerdasan buatan sudah menjadi realiti dalam pemerolehan, dan konglomerat seperti ExxonMobil sedang melabur banyak untuk membangunkan lagi kawasan ini.
Automasi pengeluaran telah menjadi realiti dalam banyak industri, seperti industri automotif. Data pengguna juga boleh digunakan untuk menyesuaikan produk.
Setelah produk dihasilkan mengikut spesifikasi, AI akan menyediakannya untuk penghantaran.
Perkara yang paling kritikal ialah hampir semua teknologi kecerdasan buatan ini boleh dibina dan diselenggara menggunakan seni bina awan, dengan banyaknya mengurangkan overhed fizikal dan menjadikannya boleh diakses dari mana-mana sahaja di dunia.
Pembuatan hujung ke hujung, dari aplikasi hingga penghantaran dikendalikan sepenuhnya oleh "kilang pintar".
Sememangnya, tahap ketersambungan ini akan datang dengan keperluan yang lebih besar untuk keselamatan siber yang kukuh. Perniagaan perlu melabur dalam memastikan keselamatan siber mereka dikemas kini dan dapat menangani ancaman siber. Permintaan mendorong ciptaan, dan keperluan untuk keselamatan yang lebih besar akan memacu inovasi keselamatan siber secara menyeluruh.
Hari ini, teknologi kecerdasan buatan, pengkomputeran awan, keselamatan siber dan sains data boleh merealisasikannya. Satu-satunya perkara yang hilang ialah keupayaan untuk menghubungkan ketiga-tiga kawasan menjadi keseluruhan yang cekap. Di sinilah kemajuan berterusan Industri 4.0 dalam teknologi IoT dan Internet of Systems (IoS) boleh memainkan peranan dalam membina rangkaian bersambung hujung ke hujung.
Industri 4.0 adalah untuk semua orang
Ini adalah contoh ringkas idea yang lebih kompleks. Kecerdasan buatan, awan dan teknologi data boleh digunakan untuk meningkatkan proses perindustrian, dengan aplikasi yang jauh lebih kompleks dan menjangkau jauh melebihi pembuatan barangan pengguna.
Teknologi industri sentiasa membolehkan perniagaan mengenal pasti dan membetulkan kekurangan dalam proses pembangunan dan penyampaian. Dengan kemajuan dalam data besar dan analitis data, kami sedang memasuki era di mana perniagaan boleh meramalkan kegagalan dengan tepat dan kecerdasan buatan boleh mengambil langkah untuk menghalangnya.
Industri 4.0 juga mendemokrasikan teknologi ini dan menjadikannya lebih boleh digunakan secara meluas. Hari ini, kos kecerdasan buatan berkualiti tinggi, pelayan awan dan analisis data yang kompleks telah menurun dengan ketara, membolehkan perniagaan dalam hampir semua saiz melancarkan inisiatif Industri 4.0.
Menggunakan jenis kecerdasan perniagaan ini tidak lagi terhad kepada mengoptimumkan lantai kedai atau barisan pengeluaran. Ia boleh digunakan di mana-mana sistem perniagaan mengumpul data prestasi daripada objek dunia sebenar, yang boleh membantu perniagaan mengurangkan kos tenaga, meningkatkan keselamatan, meningkatkan keselamatan dan mencegah pembaziran di mana-mana dalam perusahaan.
Merangkul masa depan dengan Industri 4.0
Industri 4.0 memberikan pemilik perniagaan kawalan dan keterlihatan yang lebih besar ke dalam setiap aspek operasi mereka dan membolehkan mereka memanfaatkan data segera untuk meningkatkan produktiviti, menambah baik proses dan memacu peningkatan.
Meningkatkan skala untuk memenuhi permintaan teknologi Industri 4.0 dan memanfaatkan peluang yang tidak terkira banyaknya memerlukan masa. Ia mengambil masa, sumber penting dan bakat utama, seperti yang dilakukan oleh semua pertumbuhan dinamik. Walau bagaimanapun, jika syarikat meluangkan masa untuk membangunkan strategi yang teguh dan peta jalan pelaksanaan, syarikat boleh memulakan integrasi Industri 4.0 mereka dan melakar perjalanan yang mantap ke hadapan untuk masa hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Industri 4.0: peringkat automasi seterusnya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
