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人工智能點亮工業智造

2019-10-30 08:56 性質:轉載 作者: Reinhold Schafer 來源: MM新自動化與驅動
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當前,許多企業都在推進數字化轉型的進程,而工業4.0的解決方案也在許多企業中得到了貫徹落實。下一步各企業的目標將是支持自動化生產制造的機器學習。目前,機器學習所需的人工智能已經可以在實際...

當前,許多企業都在推進數字化轉型的進程,而工業4.0的解決方案也在許多企業中得到了貫徹落實。下一步各企業的目標將是支持自動化生產制造的機器學習。目前,機器學習所需的人工智能已經可以在實際應用了。

為了能夠真正貫徹落實工業4.0的宏偉藍圖、通過大數據和不同的分析功能進一步開發、利用數據采集的作用,實現生產過程的自動化,機械設備具有一定的智能化是必不可少的。通常情況下可以從機床設備的歷史數據中找出進一步提高自動化的潛力。因此可以說:智能化生產就是工業4.0成功的關鍵。

“很長時間以來,價值增值鏈中最完整的數字化轉型一直是制造業的首要議題。一個自我組織、自主學習的生產車間就是工業4.0宣傳的目標,并且要把不斷出現的技術創新納入其中。” Netapp公司的高級產品營銷經理Christian Lorentz先生說。

圖1數據安全性缺乏行業標準、沒有整合價值增值鏈,這些都是除了企業職工的認識不足之外貫徹落實工業4.0的主要障礙

人工智能的應用

受聯邦政府經濟和能源部(B+MWi)的委托,柏林創新和技術研究所(iit)進行的一項調查研究表明:在提高生產制造業附加值方面,人工智能AI技術具有巨大的潛力。在今后的五年中,僅在德國工業企業使用AI技術就能帶來大約318億歐元的附加值。因此,可以說人工智能技術承擔了預期經濟增長總量的三分之一。該研究報告稱:AI人工智能技術的應用、預測分析、機器人和智能輔助系統以及自動化和傳感器技術是最有前途的幾個技術領域。

預防性維護保養是許多企業進入智能化生產的初級階段,與此同時,自動化和高效率正成為人們關注的焦點。數據管理專家Netapp公司對來自德國健康、汽車制造、金融和生產制造領域的120位IT技術專業人員進行了調查,得出的結果也證實了這一點。調查表明:當前在生產制造業中的自動化主要是重復性生產制造過程的自動化(簡稱為RPA的機器人過程自動化)以及供應鏈和倉庫管理的自動化。這些行業的調查對象中有66.7%和60%的受訪者都給出了這樣的答復。也有許多企業才剛剛開始實施人工智能戰略,調查結果表明:46.7%的制造業企業是剛剛開始實施人工智能戰略的第一年,其他行業領域,例如金融領域則領先一步。有許多企業擔心生產過程的全面數字化轉型的成本太高,因為這涉及到老舊IT基礎設施的現代化更新改造。即便是在歐盟DSGVO通用數據保護條例生效之后的實施過程中也因數據保護問題而對數字化轉型猶豫不決。

根據Netapp公司的看法,從中長期發展的角度來看企業建立人工智能團隊是絕對正確的做法,尤其是在加強企業內部技術知識和經驗的交流、在促進新職工快速的融入企業是十分值得推薦的做法。

助力仿生學解決方案

自動化技術公司Festo公司以大自然為榜樣借助于仿生學研發新技術,并且將其轉化為在自動化領域可以應用的技術。在該公司的自動化解決方案中,很多地方都用到了人工智能技術。

大自然賦予人類的天然工具:手,能夠將特定的力量、靈巧和精細的運動技能結合到一起,這就是一個很好的仿生學案例。Festo公司就此開發了仿生氣動機械手“Bionic Soft Hand”。它與輕型機器人相互結合,有機會在人機協作中成為最有發展前途的未來型解決方案。氣動驅動的仿生軟體手可以安全的直接與人類互動。它的手指是由波紋管結構的氣室組成的。

仿生氣動機械手“Bionic Soft Hand”使用了強化學習的方法來鞏固該產品的學習能力。這意味著:仿生氣動機械手不是機械的模仿具體的動作,它是按照規定的目標進行學習。這種強化學習是通過反復的試錯來達到目的的,它能根據收到的反饋信息進行動作優化,直到成功的完成任務。

具體示例就是仿生氣動機械手轉動一個十二面體,最終將規定的一面朝上。轉動十二面體時所需的運動方法是在深度感知攝像機和人工智能算法所創建的虛擬數字雙胞胎環境中學習的。未來,這種仿生氣動機械手可以和人類、機器同時加工一個工件,不必再把人與機器相互隔離開來了。仿生氣動機械手是Festo公司Bionic輕型仿生氣動機器人系列產品的進一步發展和完善,明顯的擴大了仿生氣動機器人的使用范圍。這是因為仿生氣動機械手采用了模塊化的結構設計:它可以將最多七個波紋管氣囊和旋轉驅動裝置集成在一起。由于可以省去復雜的安全保護裝置,例如省去安全護欄或者安全光柵,因此可以明顯地縮短仿生氣動機器人、機械手的安裝調整時間,實現更加靈活的使用,完全滿足了經濟生產的要求。

開拓機械設備的能力

過去幾年里,機械制造領域中的企業以最快的速度認識到機器學習和平臺經濟的重要性。現在,機器學習和平臺經濟的具體應用場景已經展現在人們的面前了。

VDMA協會的調查已經證實:在機械制造領域中機器學習方法的應用已經相當廣泛了,不僅有這方面的產品和技術服務,而且合適的機器學習流程也已經成為人們關注的焦點了。預計到2020年每三家企業中就有一家要使用并改進機器學習的流程,這種擴展能力的發展也將在合適的技術服務方面發揮重要作用。當前,VDMA協會軟件和數字化技術分會進行了一次情況調查,詳細的了解軟件技術和數字化技術在機械制造領域應用情況中已經取得的成果。

為了使中小型機械制造企業能夠更快、更具體的了解機器學習實質和這一技術的可能性,強化中小型機械制造企業機器學習的意識,2019年VDMA協會“機器學習專家團”將以研究的形式發布成功的案例。

VDMA協會IT報告指出:在機械工程項目實施中,80%的項目工作人員對數字化產品和數字化過程不甚了解,這是項目實施的最大障礙。為了實現要求的開發速度、更好的從其他企業的知識、經驗中獲益,就需要技術服務合作伙伴、IT技術公司和機床設備制造商之間的密切合作。

創造開啟未來

如果人工智能滲透到原來人類才擁有絕對霸主地位的領域時將會出現什么情況呢?Bensheim市HTV半導體測試公司的首席執行官Edbill Grote先生給出了這樣的回答:“在今后十年中,從醫生到工人將會有三分之一的工作崗位消失了。人或許變得無足輕重了,因為‘機器學習’掌握著未來。我們的經濟和我們的生活每時每刻都在變化。甚至今天我們都猜不到明天會怎樣。因此,對于工業化國家來講創造力是至關重要的。”創造力和創新必須深深地植根于企業的發展戰略中,只有這樣才能在競爭中脫穎而出、取得成功。企業的員工必需要有發揮創造力的可能性,鼓勵企業員工發揮創造力。“這能使您的企業天馬行空,始終領先其他企業一步。” Grote先生說。據推測,機器人現在還無法取代人類的創造力,因為創造力是人類獨有的能力。我們每一個人都有創造力,我們只需讓我們的創造力自由發揮就可以了。

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