人工智能正在進入GPT-4開啟的AI 2.0時代。有專家指出“AI 2.0時代帶來的變革將會是移動互聯(lián)網(wǎng)的十倍,人類的生產(chǎn)方式將會被改寫,生產(chǎn)力水平也將大大提高”。AI 2.0在制造、金融、文娛、醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)都具有非常大的應用空間,人工智能的發(fā)展將推動整個社會邁向新的臺階,進而提升人類整體智能化水平。
種一棵樹最好的時間是十年前,其次是現(xiàn)在!以ChatGPT為代表的AI 2.0正在給制造業(yè)帶來新的機遇。比如通過人工智能(AGI)和生成式人工智能技術(AIGC),可以幫助工業(yè)企業(yè)更快地構建符合具體場景的小模型,以滿足各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)對AI的需求,比如可以快速生成高質(zhì)量生產(chǎn)數(shù)據(jù),指導機器人或產(chǎn)線完成各種復雜的任務,實現(xiàn)更高水平的人機協(xié)作。
AI在制造業(yè)中的應用已經(jīng)不再是一句空話。越來越多的企業(yè)正在引入AI技術以提升生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量等。隨著AI技術的不斷發(fā)展和普及,AI將在制造業(yè)領域繼續(xù)發(fā)揮其巨大潛力,推動傳統(tǒng)制造業(yè)邁向智能化、高效化的新時代。
隨著人工智能(AI)在制造業(yè)的應用。AI技術正逐漸改變著傳統(tǒng)制造業(yè)給我的印象,并為其帶來了巨大的變革。AI對于制造業(yè)的五大影響,展示其在提升效率、智能化生產(chǎn)、質(zhì)量保障等方面的重要作用。
1、AI+機器視覺
AI機器視覺的結合由來已久,其中最大的突破是檢測場景正從傳統(tǒng)標準化場景過渡到非標準化應用場景。但伴隨AI技術發(fā)展,國內(nèi)的非標市場有望被逐步打開。
AI機器視覺基于目標物特征,如外形、顏色等進行甄別,測量:將獲取的圖像像素信息標定成常用度量衡單位,再在圖像中精確計算目標物的幾何尺寸;定位:獲得目標物關于二維或三維的位置信息,檢測:產(chǎn)品裝備后的完整性檢測、外觀缺陷檢測等。檢測對機器視覺識別精度、準確性準確性要求最高,在 AI與機器視覺結合后,有望實現(xiàn)更好的檢測功能。
2、AI+工控
工控是利用計算機對機械進行控制,進行更加高效、精準的生產(chǎn)。作為自動化設備核心零部件,工控系統(tǒng)可以分為控制層、驅(qū)動層、執(zhí)行層與傳感層四個層面,并通過系統(tǒng)集成最終形成系統(tǒng)類產(chǎn)品。
3、AI+倉儲物流
人工智能通過路徑規(guī)劃、貨物跟蹤等技術,實現(xiàn)物流過程的智能化管理和優(yōu)化,提高物流效率和準確性,通過機器人和自動化設備,實現(xiàn)倉儲操作的自動化和智能化,提高倉儲效率和準確性。
以分揀零件為例,機器人雖然有攝像頭可以看到零件,但卻不知道如何把零件成功地撿起來。利用機器學習技術,先讓機器人隨機進行一次分撿動作,然后告訴它這次動作是成功分撿到零件還是抓空了,經(jīng)過幾個小時的學習,機器人的分撿成功率可以達到90%,和熟練工人的水平相當。
4、智能決策
制造企業(yè)可以應用機器學習等人工智能技術,結合大數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化調(diào)度方式,提升企業(yè)決策能力。具有異常和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)采集、基于決策樹的異常原因診斷、基于回歸分析的設備停機時間預測、基于機器學習的調(diào)度決策優(yōu)化等功能。通過將歷史調(diào)度決策過程數(shù)據(jù)和調(diào)度執(zhí)行后的實際生產(chǎn)性能指標作為訓練數(shù)據(jù)集,采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法,對調(diào)度決策評價算法的參數(shù)進行調(diào)優(yōu),保證調(diào)度決策符合生產(chǎn)實際需求。
5、數(shù)字孿生
數(shù)字孿生是客觀事物在虛擬世界的鏡像。創(chuàng)建數(shù)字孿生的過程,集成了人工智能、機器學習和傳感器數(shù)據(jù),以建立一個可以實時更新的、現(xiàn)場感極強的“真實”模型,用來支撐物理產(chǎn)品生命周期各項活動的決策。在完成對數(shù)字孿生對象的降階建模方面,可以把復雜性和非線性模型放到神經(jīng)網(wǎng)絡中,借助深度學習建立一個有限的目標,基于這個有限的目標,進行降階建模。
總結
可以說, “AI+制造應用場景落地”已成為衡量制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型成功與否的驗金石。尤其在工業(yè)制造領域,“AI+制造”正在給工業(yè)制造帶來革命性的變化,同時帶來更多的市場想象空間,讓我們透視AI驅(qū)動之下的工業(yè)制造轉(zhuǎn)型升級,以及為企業(yè)生產(chǎn)和管理帶來的全新變革。
與過往智能制造在推行時候的難點相似,工業(yè)領域的AI 2.0在AI能力和行業(yè)積累上也有很大的門檻,需要長期聚焦制造業(yè)積累行業(yè)Know-How。AI為制造業(yè)帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。未來,制造業(yè)將更加智能化、高效化,AI將成為推動制造業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的重要驅(qū)動力。
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