制造过程中的AI
在智能工厂中成功运营并实现工业4.0的原始设备制造商（OEM）在其生产流程中使用了AI。经过数字化转型并可以组织和利用其数据集的制造商正在利用AI和机器学习的能力，通过对设备功能进行预测性分析并从根本上简化工厂生产线来改善质量控制，标准化和维护。许多公司现在的目标是在其生产流程中实施AI，但很少有AI开发计划，并且在更大程度上不确定要使用的自动化平台的类型。CIO和CTO开始购买智能工厂革命，以寻求在制造过程中实现最佳运营效率。但是，他们在管理AI部署中的很大一部分作用是首先确定需要自动化的流程。然后，他们必须选择正确的自动化平台以实现设定的目标。这是部署和管理AI的基本步骤，因为错误的决策无疑会导致资源浪费。
业务领导者还需要从各个级别的工人那里建立支持，并有效实施管理计划，该计划应考虑自动化对组织工作量和角色的影响。这也将有助于查明哪些角色需要重新培训。
制造的未来
公司已加紧努力进行数字化转型，以适应不断变化的消费者需求。制造业已成为全球经济的支柱之一，因此在该领域实施技术就是为消费者释放产品和解决方案的真正潜力。分析和物联网将在工业4.0中扮演重要角色，识别模式，行为并将实时数据带入制造商的指纹。随着制造业务的持续增长，组织还需要找到一种方法来应对大量数据和分析的复杂性，而它们将摆在他们面前。
未来的方式将制造业的发展转变为认知制造业，这实质上意味着从整个制造过程中收集数据，例如员工生物特征识别，工厂日志，手册和设备传感器。这些智能资产将使机器通过使用连接的传感器来优化性能。制造商将基于从各种智能工厂工作流程和过程中收集的数据，计划更智能的资源优化。对于制造商而言，数据泛滥将不再是问题，因为基于机器学习和人工智能的认知技术将预测结构化和非结构化数据中的模式，以提供实时信息，从而帮助业界做出以数据为依据的决策。
关于制造,封装就介绍完了，您有什么想法可以联系小编。
