人工智慧在工業4.0中的作用有多重要?
工業4.0的概念正在科技業掀起波瀾,因為製造業尋求利用技術進步,使其運作更快、更有效率。自2011年提出工業4.0以來,工業4.0一直是席捲製造業的工藝和技術變革浪潮的流行詞。
它在某種程度上可以與數位工廠和智慧製造互換,並對傳統製造業進行了許多不同的改變。特別是,這些新的工廠和工廠系統效率更高,因為它們具有深度儀表化、高度網路化、廣泛自動化和完全數據驅動。
為什麼人工智慧是工業4.0的重要支柱
工業4.0依賴廣泛的技術,包括機器人/合作機器人、物聯網、3D列印、積層製造、數位孿生和分析。數位化工廠中既充斥著監視或控制生產各個方面的智慧儀器,也充斥著從材料品質到機械上亞毫秒狀態更新的高粒度數據。
人工智慧,包括機器學習和生成式人工智慧和辨別性人工智慧,可以在工業4.0的大多數技術方面創造令人信服的價值。人工智慧的價值通常來自於透過為軟體帶來類似人類的理解水平來提高自動化的標準。
這減少了人們在製造過程中評估資訊和做出決策的地方的數量,這既降低了成本,又提高了生產力。機器速度理解可以指導機器人的操作,例如,透過減慢速度、加快速度或修改其行為來應對原材料質量,或過程中其他部分速度的變化。
除了生產線的自動化,人工智慧在同一類型的環境中仍有無數的用途。首先,它可以幫助建立數位孿生,這是加快產品開發生命週期的另一種技術。
其次,人工智慧系統有助於利用工業物聯網基礎設施,例如,透過過濾事件訊息,基於感測器數據發現並預測潛在的生產問題。人工智慧還可以透過揭示生產和使用數據中以前看不見的模式,然後使用這些資訊來建議設計或流程更改,從而幫助生產數據分析。
工業4.0中的人工智慧用例
由於人工智慧可以在整個製造過程中提供幫助,因此在工業4.0環境中存在許多用例。在產品生命週期的初期,生成型人工智慧可以幫助設計階段以及透過3D列印或電腦控制的加工和積層製造對實體物件進行原型製作。
生成式人工智慧系統可以優化設計,使其在材料使用方面更有效率。例如,在服裝製造中,這些系統以最小化浪費織物的方式,控制布料螺栓上的服裝面板的切割佈局。
在其他類型的工廠中,人工智慧系統可以透過減少設計所需的零件數量來優化製造和組裝複雜專案的簡單性。此外,為了加快生產速度,例如,人工智慧可以減少在自動人行道上生產成品椅腿所需的單獨切割次數。
目前工廠中的其他具體用例包括:
- Nutella使用生成AI為其產品設計數百萬個獨特的包裝;
- 在3D列印方面,ADDMAN使用混合建模工具,結合人工智慧更有效地設計和原型機部件;
- FANUC的工廠生產電腦數控機床,該機床可以從錯誤中學習,並在操作時改進控制;
- 協作機器人可以讓人類在不在場的情況下在生產線上工作,特別是在無氧環境或極熱的溫度下;
- 3D玻璃纖維這樣的工廠透過響應即時事件加速、減速生產線或操作來監控機械性能;
- BMW等工廠使用攝影機和其他感測器來監控產品質量,一旦檢測到故障就立即移除物品,以節省能源和材料。
現場和雲端的運算能力將持續增強,而人工智慧演算法和技術也不會停止成熟。製造商知道這一點,也明白他們需要這些工具提供的效率和反應能力,以便在21世紀進行競爭。隨著新製造商的湧現和舊工廠的更新,人工智慧將繼續擴大其在工業4.0中的作用。
以上是人工智慧在工業4.0中的作用有多重要?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在
