人工智能在工业4.0中的作用有多重要?
工业4.0的概念正在科技行业掀起波澜,因为制造企业寻求利用技术进步,使其运营更快、更高效。自2011年提出工业4.0以来,工业4.0一直是席卷制造业的工艺和技术变革浪潮的流行词。
它在某种程度上可以与数字工厂和智能制造互换,并对传统制造业进行了许多不同的改变。特别是,这些新的工厂和工厂系统效率更高,因为它们具有深度仪表化、高度网络化、广泛自动化和完全数据驱动。
为什么人工智能是工业4.0的重要支柱
工业4.0依赖于广泛的技术,包括机器人/合作机器人、物联网、3D打印、增材制造、数字孪生和分析。数字化工厂中既充斥着监视或控制生产各个方面的智能仪器,也充斥着从材料质量到机械上亚毫秒级状态更新的高粒度数据。
人工智能,包括机器学习和生成式人工智能和辨别性人工智能,可以在工业4.0的大多数技术方面创造令人信服的价值。人工智能的价值通常来自于通过给软件带来类似人类的理解水平来提高自动化的标准。
这减少了人们在制造过程中评估信息和做出决策的地方的数量,这既降低了成本,又提高了生产率。机器速度理解可以指导机器人的操作,例如,通过减慢速度、加快速度或修改其行为来应对原材料质量,或过程其他部分速度的变化。
除了生产线的自动化,人工智能在同一类型的环境中仍有无数的用途。首先,它可以帮助构建数字孪生,这是加快产品开发生命周期的另一种技术。
其次,人工智能系统有助于利用工业物联网基础设施,例如,通过过滤事件信息,基于传感器数据发现并预测潜在的生产问题。人工智能还可以通过揭示生产和使用数据中以前看不见的模式,然后使用这些信息来建议设计或流程更改,从而帮助生产数据分析。
工业4.0中的人工智能用例
由于人工智能可以在整个制造过程中提供帮助,因此在工业4.0环境中存在许多用例。在产品生命周期的初期,生成型人工智能可以帮助设计阶段以及通过3D打印或计算机控制的加工和增材制造对物理对象进行原型制作。
生成式人工智能系统可以优化设计,使其在材料使用方面更高效。例如,在服装制造中,这些系统以最小化浪费织物的方式,控制布料螺栓上的服装面板的切割布局。
在其他类型的工厂中,人工智能系统可以通过减少设计所需的零件数量来优化制造和组装复杂项目的简单性。此外,为了加快生产速度,例如,人工智能可以减少在自动人行道上生产成品椅腿所需的单独切割次数。
目前工厂中的其他具体用例包括:
- Nutella使用生成AI为其产品设计数百万个独特的包装;
- 在3D打印方面,ADDMAN使用混合建模工具,结合人工智能更有效地设计和原型机部件;
- FANUC的工厂生产计算机数控机床,该机床可以从错误中学习,并在操作时改进控制;
- 协作机器人可以让人类在不在场的情况下在生产线上工作,特别是在无氧环境或极热的温度下;
- 3D玻璃纤维这样的工厂通过响应实时事件加速、减速生产线或操作来监控机械性能;
- 宝马等工厂使用摄像头和其他传感器来监控产品质量,一旦检测到故障就立即移除物品,以节省能源和材料。
现场和云端的计算能力将继续增强,而人工智能算法和技术也不会停止成熟。制造商知道这一点,也明白他们需要这些工具提供的效率和响应能力,以便在21世纪进行竞争。随着新制造商的涌现和旧工厂的更新,人工智能将继续扩大其在工业4.0中的作用。
以上是人工智能在工业4.0中的作用有多重要?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
