-
让品牌有温度、有情感
专注品牌策划15年
人工智能在工业领域的应用（人工智能在工业领域的应用论文）
发布时间：2023-05-22 11:24:31
稿源：
创意岭 阅读：
103
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能在工业领域的应用的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等
只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，有小程序、在线网页版、PC客户端和批量生成器
本文目录:
人工智能可以在制造业中发挥哪些作用？
数字化
就目前来看，国内工业物联网处于早期阶段，不论是网络及硬件设备都尚未成熟，基础设施建设和数据采集这一步还没有全部完成。
工厂首先需要为生产设备装上传感器和控制装置，打通生产设备、生产管理、制造执行及规划系统，更实时透明地掌控生产进度。
自动化
除了汽车制造业，中国大量的工厂自动化程度仍然偏低。2015年，根据经济学人发布的统计，中国虽然每年采购全球最多的机器人，但整个国家平均每万工人只配备了50个机器人。
而在自动化程度相对发达的德国和日本这个数字是约300个，在韩国甚至是500个之多。如果要继续提高生产效率，那么自动化生产系统一定会在工厂普及。
智能化
历史上，“自动化”代表着机器可以执行某个具体独立的任务，例如根据定义好的规则开启和关闭泵。
自动化是取代人做重复性的劳动，而智能化是做人做不了的事情。智能工厂的定义是一个灵活的协同系统，自主运行整个生产流程，在全局范围内自我优化，实时地适应新的环境。它代表着一个持续的自适应的过程，而不是过去“一劳永逸”的升级改造。
人工智能在制造业的主要应用
1、大数据分析 - 设备预测性维护
在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑设备实际的运行情况。
一旦出现计划外的宕机就需要临时性地采购零件，花高额费用做紧急检修，以便尽快恢复正常的生产。就算没有宕机，当人发现机器故障时，它可能已经制造了不合格的产品，给工厂带来经济损失。
美国的AI工业预测平台Uptake，通过在工厂的设备里置入传感器，可以采集前端设备的各项运营数据，结合大数据分析以及机器学习技术为工业客户提供设备的预测性诊断和能效优化等管理建议。工厂可以实时监测运行状态，对比历史数据，预判潜在的设备故障，有效规避正常生产的中断。
如果以后将设备预测性维护的数据整合到ERP系统中，企业就可以实现生产流程的最优化，通过动态调整生产计划，将设备故障带来的经济损失降到最低。
对不同数据源，生产设备以及管理系统进行集成和分析将成为未来制造企业进行决策的标准配置。
2、自动质量控制 - 机器视觉检测
在深度神经网络发展起来之前，机器视觉已经应用在工业自动化系统中了，如拾取放置、对象跟踪、计量、缺陷检测等。其中，将近80%的工业视觉系统集中在缺陷检测。
人眼也可以发现产品的异常，即使这种异
人工智能在工业领域有哪些作用？
在制造流水线上，有大量的工业机器人。如果其中一个机器人出现了故障，当人感知到这个故障时，可能已经造成大量的不合格品，从而带来不小的损失。如果能在故障发生以前就检知的话，可以有效做出预防，减少损失。人工智能在制造业的生产中可以发挥哪些作用?
以下为您分别举例介绍：
1、预测性和预防性维护
维护的首要领域是数据驱动的维护，它使制造业的维护从被动维护转变为预防性维护，并由支持人工智能的预测能力提供支持。根据国际自动化学会（International Society of AutomaTIon）的数据，每年全球工业资产停工损失高达6470亿美元。传感器和物联网设备的作用，使实时信息反馈到人工智能引擎是关键。物联网在工业环境中被用作传感器的情况，通常称为iot工业物联网。这与人工智能一起工作，以实现预期的结果。
人工智能有可能通过不同的方式来推动系统增加正常运行时间，从而减少停机时间：
案例1：对磨损、撕裂、故障——通过人工智能发出潜在故障的警告信号，甚至可以预见疲劳。
案例2：寿命预测：使用人工智能精确预测资产（如机械）的剩余使用寿命，提高机械和资产的总体寿命
案例3：人工智能可以协助人们制定更明智的资产维护计划，从而优化整个资产的成本和质量。
2、提高机器人的效能
目前，机器人在自动化制造车间中相当主流，人工智能的出现可以让机器人能完成更好的任务，从而增强机器人的作用。
案例4：以强大的软件应用来增强机器人的效率，使机器人能够承担复杂的任务，甚至可以增强任务的多功能性。
案例5：为了使机器人得到更有效的利用，人工智能能否进行更好的人机交互是关键。人机协作机器人正在成为这一领域的潜在推动者。
人工智能在制造业的应用主要有
人工智能在制造业的应用如下：
智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上。
才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。
最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。
家居智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。
值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务。
人工智能在工业领域的运用有哪些呢？
目前不同行业在智能制造方面，有很多优秀的解决方案和案例分享一个工业混流制造方向的智能制造智能制造-玻璃加工-混流制造华域云脑方案玻璃加工具有在不改变生产组织方式的前提下，在同一条流水线上同时生产出多种不同型号、不同尺寸、不同数量的产品的特征，属于典型的混流制造。相对于单一产品流水线而言，混流生产系统既可以大批量生产标准产品， 也可以按照客户订单生产小批量非标准产品，因而具有更高的灵活性，可满足客户对 产品的多样化需求，使企业快速响应市场变化。随着经济发展、消费升级混流制造将会变成制造业普遍采用的一种生产组织方式，具有广阔的应用前景。 因此混流制造一致是生产、学术研究的重点，但是过去玻璃加工领域的研究方向主要集中在单机设备的改进上，试图在单机设备上一次完成玻璃深加工的所有工序；也取得了一些成果，目前全球范围内有Bottero、Intermac、Bavelloni三家公司生产高速数控玻璃加工中心控制系统能够全自动实现钻孔、切割、粗磨、精磨、抛光加工，但也没有完成玻璃加工的所有工序，且售价昂贵。针对玻璃加工业行业没有功能完全的玻璃加工控制系统，不能一次完成全部的玻璃加工工序，设备整体应用的局限性大，劳动强度大，产品加工效率相对较低等问题。华域云脑提出了一种针对玻璃加工企业的智慧工厂方案，将各个设备、工序连接起来进行统一调度和管理从而达到减员、增效、提升品质、辅助决策等目的。 智慧工厂采用传感技术、通信技术、工控技术，以RFID-MES、VMS（电子看板）、ERP、大数据统一决策系统为核心，实现玻璃加工的生产信息化、管理精细化、调度统一化。方案特点如下： (1) 生产信息化/自动化：实现切片、磨边、钻孔、钢化、夹胶、镀膜、中空、包装八道工序的全自动，降低生产成本，提高加工效率。 (2) 管理精细化：将RFID系统、设备控制系统、MES系统有机集成，实时反馈产品加工信息、现场异常信息、设备信息，形成完整的反馈控制系统。 (3) 调度统一化：基于产品加工状态、工序状态、设备状态等现场信息实现订单、设备的统一调度，同时引入深度学习算法使得调度结果最优化。南京华域云脑信息科技有限公司以上就是关于人工智能在工业领域的应用相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
推荐阅读：
赣公网安备 50019002502384号
