制造業(yè)人工智能的應用場景介紹

制造業(yè)人工智能的應用場景介紹

場景一：智能分揀

場景二：設備健康管理

基于對設備運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，利用特征分析和機器學習技術，一方面可以在事故發(fā)生前進行設備的故障預測，減少非計劃性停機。另一方面，面對設備的突發(fā)故障，能夠迅速進行故障診斷，定位故障原因并提供相應的解決方案。在制造行業(yè)應用較為常見，特別是化工、重型設備、五金加工、3C制造、風電等行業(yè)。

例如，PVC管材是最常用的建筑材料之一，消耗量巨大，在生產(chǎn)包裝過程中容易存在表面劃傷、凹坑，水紋，麻面等諸多類型的缺陷，消耗大量的人力進行檢測。采用了表面缺陷視覺自動檢測后，通過面積、尺寸最小值、最大值設定，自動進行管材表面雜質檢測，最小檢測精度為0.15mm2，檢出率大于99%;通過劃傷長度、寬度的最小值、最大值設定，自動進行管材表面劃傷檢測，最小檢測精度為0.06mm，檢出率大于99%;通過褶皺長度、寬度的最小值、最大值、片段長度、色差閾值設定，自動進行管材表面褶皺檢測，最小檢測精度為10mm，檢出率大于95%。

場景四：基于聲紋的產(chǎn)品質量檢測與故障判斷

場景五：智能決策

制造企業(yè)在產(chǎn)品質量、運營管理、能耗管理和刀具管理等方面，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)化調度方式，提升企業(yè)決策能力。

場景六：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。

場景七：創(chuàng)成式設計

場景八：需求預測，供應鏈優(yōu)化

結語

目前，隨著越來越多的企業(yè)、高校、開源組織進入人工智能領域，大批成功的人工智能開源軟件和平臺不斷涌入，人工智能迎來前所未有的爆發(fā)期。但與金融等行業(yè)相比，雖然人工智能在制造業(yè)的應用場景不少，卻并不突出，甚至可以說發(fā)展較慢。 責任編輯人：ＣＣ

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