Aplikasi Kepintaran Buatan dalam Pembuatan

Dalam pasaran pembuatan, penglihatan mesin telah menjadi bahagian penting dalam banyak aplikasi kecerdasan buatan. Apabila kecerdasan buatan memasuki peringkat pembuatan, piawaian ini menjadi lebih kritikal

Satu trend utama memacu aplikasi visi merentas pelbagai pasaran ialah kemudahan penggunaan. Kamera, penderia dan teknologi pemprosesan yang canggih telah berkembang menjadi penyelesaian plug-and-play. Kami memperkenalkan pendekatan yang sama kepada bidang kecerdasan buatan dalam pembuatan. Matlamat kami adalah untuk memudahkan AI supaya organisasi boleh mula menggunakan teknologi baharu untuk menjimatkan masa dan wang. Apa yang kami sediakan ialah platform kecerdasan buatan dan aplikasi pemeriksaan dan kebolehkesanan berasaskan penglihatan yang boleh menyesuaikan aliran kerja unik dengan mudah untuk membuat keputusan pembuatan yang konsisten, boleh dipercayai dan boleh dikesan

# 🎜🎜#

Apakah beberapa salah tanggapan biasa tentang penggunaan kecerdasan buatan dalam pembuatan? Ini benar beberapa tahun yang lalu, tetapi baru-baru ini terdapat penekanan untuk menjadikan alat AI lebih mudah dan lebih mudah untuk digunakan. Kedudukan kami ialah anda tidak perlu menjadi pakar untuk membangunkan algoritma AI atau aliran kerja digital anda sendiri. Dengan alatan pembangunan drag-and-drop yang mesra pengguna dan templat berasaskan aplikasi yang boleh disesuaikan, sesiapa sahaja boleh membangunkan aliran kerja berasaskan AI mereka sendiri. Ini adalah kelebihan besar bagi pengeluar untuk mengelakkan kos penyepaduan vendor dan penduaan dan pembangunan

Apakah jenis masalah yang boleh diselesaikan oleh kecerdasan buatan? 🎜#

Penglihatan mesin pandai dalam membuat keputusan lulus/gagal, tetapi sukar untuk memprogramkan toleransi yang boleh diterima secara manual. Sebaliknya, kecerdasan buatan boleh dilatih dengan lebih mudah untuk mempelajari keputusan berubah-ubah ini. Contoh yang saya gunakan ialah pemeriksaan kayu keras. Sangat sukar untuk memprogram penglihatan mesin secara manual untuk membezakan tekstur dan calar semula jadi. Sebagai perbandingan, lebih mudah untuk melatih AI berdasarkan beberapa imej yang baik dan buruk supaya ia dapat mengenali perbezaannya. Pada asasnya, disebabkan keupayaan pembelajarannya, AI boleh membantu dalam membuat keputusan subjektif.

Terdapat juga peluang besar untuk AI dalam proses pemeriksaan yang bergantung pada pembuatan keputusan manusia. AI boleh membantu kami membuat keputusan yang betul tentang keputusan kualiti subjektif, atau menangkap ralat apabila perhatian kami mula beralih. Kami sedang bekerjasama dengan pengeluar alat ganti kereta yang bergantung pada pemeriksaan manual, tetapi menambah bantuan kecerdasan buatan untuk mengesan kecacatan yang mungkin terlepas, atau untuk menentukan sama ada kecacatan berada dalam toleransi operasi

#🎜🎜 #

Teknologi pemeriksaan visual yang menggunakan kecerdasan buatan boleh membantu pengeluar alat ganti kereta mengenal pasti ralat dan menentukan sama ada kecacatan berada dalam toleransi prestasi yang boleh diterima

Bagaimanakah pengeluar menggunakan AI hari ini? Satu bidang utama di mana pengeluar menggunakan AI adalah sekitar sokongan keputusan manusia. Walaupun terdapat pelaburan yang besar dalam automasi pembuatan, kira-kira 70% proses di Amerika Syarikat masih memerlukan pembuatan keputusan manusia. Ini terutama berlaku untuk pengeluaran berskala kecil, tersuai atau bermusim, yang terlalu mahal dan kompleks untuk dilaburkan dalam automasi penuh.

Kandungan yang ditulis semula: Pemeriksaan visual ialah kawasan di mana kecerdasan buatan membantu manusia membuat keputusan yang betul. Sebagai sebahagian daripada sistem berasaskan kamera, aplikasi pemeriksaan visual boleh menyerlahkan perbezaan atau kecacatan produk untuk membantu pengendali dalam pemeriksaan. Pada masa yang sama, ini juga merupakan kawasan di mana kita boleh menggunakan pembuatan keputusan awal pengendali apabila menangani kecacatan ini untuk melatih model kecerdasan buatan bagi menyelesaikan masalah salah faham sebelum ini yang mungkin wujud. Apabila pengendali menerima atau menolak perbezaan awal ini, mereka melatih model AI dengan berkesan secara telus. Selepas beberapa pemeriksaan, model AI akan mula memberikan pengesyoran membuat keputusan kepada operator Rekod pemeriksaan lengkap termasuk imej produk dan arahan pengendali untuk menyediakan kebolehkesanan penuh proses manual. Sebagai contoh, kami bekerjasama dengan pengeluar elektronik yang memasang bahagian untuk aplikasi kebolehpercayaan tinggi, dan mempunyai langkah pemeriksaan hujung ke hujung yang lengkap serta rekod keputusan pengendali adalah penting untuk kebolehkesanan.

DicaElectronics menggunakan pemeriksaan visual sebagai "pasangan mata kedua" untuk menangkap kemungkinan ralat pengeluaran, sambil juga menangkap rekod lengkap imej produk dan nota operator untuk memastikan kebolehpercayaan Retrospektif . Decca Electronics menggunakan pemeriksaan visual sebagai "pasangan mata kedua" untuk menangkap kemungkinan ralat pengeluaran dan pada masa yang sama merekodkan imej produk dan nota operator untuk memastikan kebolehkesanan

#🎜 🎜#Adakah anda mempunyai sebarang cadangan bagaimana pengilang boleh menggunakan AI? Tidak lama kemudian, mereka menghadapi masalah. Aplikasi mereka mungkin tidak semudah kes penggunaan yang sempurna itu. Banyak penyesuaian diperlukan. Masalah biasa ialah mendapatkan imej yang diperlukan untuk membina dan melatih model AI—terutamanya jika anda membuat produk unik dan volum rendah.

Biasanya nasihat kami adalah untuk mendigitalkan proses dahulu dan kemudian secara beransur-ansur bergerak ke arah automasi. Pemeriksaan visual ialah tempat yang bagus untuk bermula, di mana anda mula-mula menggunakan penglihatan mesin untuk mengesan ralat dan kemudian menambah sokongan keputusan berasaskan AI untuk melanjutkan pembuatan keputusan yang konsisten merentas syif atau merentas stesen kerja yang berbeza. Apabila anda mendigitalkan proses mudah ralat pertama anda, anda sedang menangkap data yang boleh membantu membimbing keputusan automatik anda yang seterusnya. Biasanya ini menambah kebolehkesanan pada keputusan pemeriksaan visual atau menggabungkan kerja berpandu atau arahan pemasangan ke dalam proses pemeriksaan.

Secara keseluruhan, pilih proses yang terdedah kepada ralat dan lihat cara anda boleh menggunakan pendigitalan dan AI untuk menjimatkan masa dan wang anda. Kami sedang bekerjasama dengan banyak pengeluar yang memulakan projek perintis sekitar kecacatan atau proses pertama yang menyusahkan, menjadi selesa dengan teknologi dan kini menskalakan merentasi stesen kerja atau barisan pengeluaran yang berbeza.

Apakah halangan terbesar untuk menggunakan kecerdasan buatan dalam pembuatan

Ini adalah isu besar yang sering diabaikan, jangan lupa orang yang terlibat

Walaupun dengan beberapa proses automasi, banyak proses dalam proses automasi. cara Kadangkala pembuatan keputusan manusia masih diperlukan. Ini boleh menjadi semudah menerangkan kepada pengendali mengapa proses diautomatikkan dan menyediakan latihan yang diperlukan supaya mereka boleh menggunakan kepakaran mereka dengan cara baharu. Sebagai contoh, dalam aplikasi kimpalan robotik, matlamatnya adalah untuk mengeluarkan manusia daripada tugas yang berulang, kotor dan berbahaya tetapi masih bergantung pada cerapan pakar mereka dan latihan bertahun-tahun untuk memantau proses dan menilai hasilnya. Tanpa komunikasi dan latihan yang betul, manusia akan cepat meninggalkan teknologi dan menentang perubahan. Inilah siapa kita

Melihat ke hadapan untuk beberapa tahun akan datang, pada pendapat anda, bagaimanakah rupa aplikasi kecerdasan buatan dalam pembuatan? terdapat ketakutan umum terhadap kecerdasan buatan. Walau bagaimanapun, kebimbangan yang meluas ini sebahagian besarnya hilang. Ini berkat teknologi kecerdasan buatan yang menjadi lebih mudah digunakan dan menjadi lebih biasa dalam kehidupan seharian kita. Saya hairan bahawa saya kini menyerahkan banyak keputusan kepada pembantu maya pada telefon pintar saya

Kami berada pada titik yang sama dalam pembuatan. Hanya beberapa tahun yang lalu, AI adalah mahal dan kompleks, kebanyakannya terhad kepada makmal lanjutan, tetapi alatan pembangunan kini memudahkan pengurus kualiti untuk mereka bentuk dan menggunakan aliran kerja bantuan AI mereka sendiri. Terdapat juga tumpuan yang lebih besar tentang bagaimana teknologi AI boleh membantu tenaga kerja manusia, membebaskan mereka daripada tugas yang membosankan, kotor dan berbahaya serta membantu mereka dalam membuat keputusan

Kunci kepada penggunaan meluas teknologi ini dalam pasaran pembuatan adalah untuk membolehkan Teknologi ini lebih mudah untuk digunakan oleh pengguna akhir. Ini adalah tumpuan utama kami; menyediakan pengurus berkualiti dengan penyelesaian yang boleh disesuaikan dan mudah digunakan yang membolehkan mereka mengurangkan ralat dan kos pembuatan.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Kepintaran Buatan dalam Pembuatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!