【前沿技术】2021年AI将改变制造业的6大应用趋势

来源:智能研究院  

如今制造行业流行的是什么?我想,这可少不了“数字转换”、“工业4.0”、“人工智能(AI)”...

下面,就让我们一起看看AI如何改变制造业。

▍一、用于缺陷检测的深度学习

在制造中,生产线中的缺陷检测过程变得越来越智能。深度神经网络集成使计算机系统可以识别诸如刮擦,裂纹,泄漏等表面缺陷。

通过应用图像分类,对象检测和实例分割算法,数据科学家可以训练视觉检查系统来来进行给定任务的缺陷检测。结合了高光学分辨率相机和GPU,深度学习驱动的检测系统将比传统机器视觉具有更好的感知能力。

例如,可口可乐构建了基于AI的视觉检查应用程序。该应用程序诊断设施系统并检测问题,然后把检测到的问题通知给技术专家,助力专家采取进一步的措施。

▍二、通过机器学习进行预测性维护

与其在发生故障时进行修复或安排设备检查,不如在发生问题之前进行预测。

通过利用时间序列数据,机器学习算法可以微调预测性维护系统以分析故障模式并预测可能的问题。——当传感器跟踪诸如湿度,温度或密度之类的参数时,这些数据将通过机器学习算法进行收集和处理。

根据预测目标,如故障之前的剩余时间,获取故障概率或异常等,有几种机器学习模型可以预测设备故障:

①、预测剩余使用寿命(RUL)的回归模型。通过利用历史数据和静态数据,此方法可以预测故障之前还有多少天。

②、用于在预定时间段内预测故障的分类模型。为了定义机器将要失效的时间,我们可以开发一个模型,该模型将在定义的天数内预测失败。

③、异常检测模型可以标记设备。这种方法可以通过识别正常系统行为和故障事件之间的差异来预测故障。

基于机器学习的预测性维护所带来的主要好处是准确性和及时性。通过揭示生产设备中的异常,分析其性质和频率,可以在故障发生之前优化性能。

▍三、人工智能将打造数字双胞胎

数字孪生是物理生产系统的虚拟副本。在制造领域,存在着由特定机械资产,整个机械系统或特定系统组件组成的数字双胞胎。数字双胞胎的最常见用途是生产过程的实时诊断和评估,产品性能的预测和可视化等。

为了教数字孪生模型了解如何优化物理系统,数据科学工程师使用了监督和无监督的机器学习算法。通过处理从连续实时监控中收集的历史数据和未标记数据,机器学习算法可以查找行为模式并查找异常。这些算法有助于优化生产计划,质量改进和维护。

此外,利用NLP技术可以处理来自研究,行业报告,社交网络和大众媒体的外部数据。它不仅增强了数字双胞胎的功能,不仅可以设计未来的产品,还可以模拟其性能。

▍四、智能制造的生成设计

生成设计的思想是基于机器学习的给定产品的所有可能设计选项的生成。通过在生成的设计软件中选择重量,尺寸,材料,操作和制造条件等参数,工程师可以生成许多设计解决方案。然后,他们可以为将来的产品选择最合适的设计并将其投入生产。

先进的深度学习算法的使用使生成设计软件变得智能。人工智能的新趋势之一是生成对抗网络(GAN)。GAN依次使用两个网络:生成器和鉴别器,其中生成器网络为给定产品生成新设计,而鉴别器网络对真实产品的设计和生成的产品进行分类和区分。

因此,数据科学家开发并教授深度学习模型以定义所有可能的设计变体。计算机成为所谓的“设计伙伴”,它根据产品设计师给出的约束条件生成独特的设计思想。

▍五、基于ML的能耗预测

工业物联网(IIoT)的增长不仅使大多数生产过程实现自动化,而且使他们节俭。通过收集有关温度,湿度,照明使用和设施活动水平的历史数据,可以预测能耗。那时机器学习和人工智能承担了大部分实施任务。

利用机器学习进行能源消耗管理的想法是检测模式和趋势。通过处理过去消耗能源的历史数据,机器学习模型可以预测未来的能源消耗。

预测能耗的最常见机器学习方法是基于顺序数据测量。为了做到这一点,数据科学家使用自回归模型和深度神经网络。

自回归模型非常适合定义趋势,周期性,不规律性和季节性。但是,仅应用一种基于自回归的方法并不总是足够的。为了提高预测准确性,数据科学家使用了几种方法。最常见的补充方法是要素工程,该工程有助于将原始数据转换为要素,从而为预测算法指定任务。

深度神经网络非常适合处理大型数据集和快速找到模式。可以对它们进行培训,以从输入数据中自动提取特征,而无需进行特征工程。

为了使用内部存储器存储以前输入的数据的信息,数据科学家利用递归神经网络(RNN),它擅长跨越较长序列的模式。具有循环的RNN可以读取输入数据,并同时跨神经元传输数据。这有助于理解时间依赖性,定义过去观察中的模式,并将它们链接到将来的预测。此外,RNN可以动态学习定义哪些输入信息有价值,并在必要时快速更改上下文。

因此,通过利用机器学习和人工智能,制造商可以估算能源账单,了解能源的消耗方式,并使优化过程更加由数据驱动。

▍六、人工智能和机器学习驱动的认知供应链

当意识到数据量与物联网一起增长的速度时,很明显,智能供应链只是选择正确解决方案的问题。

人工智能和机器学习不仅使供应链管理自动化,而且使认知管理成为可能。基于机器学习算法的供应链管理系统可以自动分析诸如物料库存,入站装运,在制品,市场趋势,消费者情绪和天气预报等数据。因此,他们能够定义最佳解决方案并做出数据驱动的决策。

整个认知供应链管理系统可能涉及以下功能:

需求预测。通过应用时间序列分析,功能工程和NLP技术,机器学习预测模型可以分析客户行为模式和趋势。因此,制造商可以依靠数据驱动的预测来设计新产品,优化物流和制造流程。

阿迪达斯使用的需求预测系统很好地说明了机器学习算法如何影响客户体验。通过分析购买行为的趋势并使消费者参与产品设计,该公司极大地优化了制造和交付流程。

运输优化。利用机器学习和深度学习算法可以评估运输和可交付成果,并确定对其性能有何影响。

物流路线优化。通用ML算法会检查所有可能的路线并定义最快的路线。

仓库控制。基于深度学习的计算机视觉系统可以检测到库存短缺和库存过剩,从而优化了及时的补货。

智能库存管理系统的示例是由Tyson Foods公司集成的基于计算机视觉的跟踪技术。通过利用边缘计算,相机和机器学习算法,该系统可以跟踪通过供应链的鸡肉数量。

人力资源规划。当机器学习算法收集并处理生产数据时,它可以显示执行某些任务需要多少员工。

供应链安全。机器学习算法分析有关请求信息的数据:需要谁,在哪里以及什么信息,并评估风险因素。因此,认知供应链可确保数据隐私并防止黑客入侵。

端到端的透明度。基于机器学习的高级IoT数据分析处理从IoT设备接收的数据。机器学习算法可发现供应链中多个流程之间的隐藏互连,并识别需要立即响应的弱点。因此,如有必要,参与供应链运作的每个人都可以请求所需的信息。

最后,可以预见人工智能在制造业中的未来是光明的。普华永道(PwC)报告显示,制造业AI技术在未来五年内将有望快速增长。

但更需要强调的一点是,人工智能和机器学习并不是一整合便会立即带来成功。因为当中的要点是——任何创新技术都应该解决现有的业务问题,而不是想象中的问题。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/484925.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MarkDown/Html在线转换(支持代码高亮,可复制到微信公众号、今日头条)

MarkDown/Html在线转换能够将md渲染成html并且能保持代码高亮,可以方便的复制待格式的html粘贴到微信公众号,CSDN,简书,博客园,开源中国等。 扫码体验在线助手小程序 我是java代码public static void main(String[] ar…

脑机接口简史——假如这篇推送是你靠意念打开的

来源:脑极体未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱&a…

一文读懂深度学习中的各种卷积

来源:海豚数据科学实验室编辑:王萌(深度学习冲鸭公众号)我们都知道卷积的重要性,但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么,又有多少种类吗?研究学者 Kunlun Bai 发布了一篇介绍深度学习的卷积文章,用浅显易懂…

为什么信不过AI看病?数据集小、可靠性差,AI医疗任重道远

来源:机器之心近年来,AI 在医疗诊断中的应用受到了越来越多的关注,也出现了一些实际的应用场景,如药物筛选、AI 诊断。但似乎正确的 AI 医疗诊断难以实现,这是哪些原因造成的呢?本文探讨并汇总了人们对 AI …

人工智能学派之间的「联姻」——Yoshua 新作居然用DL「复活」了符号主义

来源:混沌巡洋舰 近日,Yoshua Bengio及其团队利用深度学习,开发出了一套可以揭示丰富视觉环境中的潜在规则的「神经生产系统」,使得现在暂时沉寂的符号人工智能重新恢复了活力。相信大家都知道,目前人工智能的主要学派…

25万亿规模!中国智慧城市建设刚需在哪?

来源:帮尼资讯如果说当下在中国新基建中最火的名词是什么,智慧城市这四个字几乎脱口而出。而在雪亮工程已经基本结束的当下,智慧城市接过了雪亮工程的大旗,成为了对安防企业来说利润最大、保障最稳的政府类项目。前瞻产业研究院预…

浅析Serverless

近两年来,Serverless 概念在开发者中交流的越来越多,主题分享呈现爆发趋势。有人说:Serverless 正在改变未来软件开发的模式和流程,它就是云计算的未来。 在一个应用中包含了多个功能,如订单创建、订单查询和订单修改…

复兴or幻象?VR的2021三重门

来源:脑极体从2020年底开始,无论你日常看一些数码博主的评测,还是喜欢了解科技产业的动态、投融资的报道,都能在媒体中了解到这么一个信号:2021,VR复兴了!当然,这个表述有很多说法&a…

24张GIF图,让你秒懂非标自动化机构的原理

来源:工业机器人1.组合加紧机构↓↓2.凸轮连杆组合输送薄板机构↓↓3.热合联动↓↓4.凸轮双摇杆机构单独运动↓↓5.步进输送机构↓↓6.输出构件作间歇运动↓↓7.输出构件作间歇运动等宽凸轮间歇移动机构↓↓8.双摇杆夹紧机构↓↓9.不自锁推拉式夹紧机构↓↓10.双肘杆…

机器学习的通俗讲解

来源:dataxon译者:Ahong机器学习人人都在谈论,但除了老师们知根知底外,只有很少的人能说清楚怎么回事。如果阅读网上关于机器学习的文章,你很可能会遇到两种情况:充斥各种定理的厚重学术三部曲(我搞定半个定…

边缘计算有哪些关键技术?

来源:智东西、金融界等网站原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/5QAHPMM8SNE3J8fpmDKFaQ如果要问物联网圈最火的概念有哪些?5G与边缘计算一定榜上有名,两者看似风马牛不相及,实则却在冥冥之中自有交集。5G时代&#x…

论文《城市大脑的定义与建设规范探讨》在IEEE(ICBAIE)发表

来源:城市大脑全球标准研究组城市大脑全球标准研究组论文《Discussion on the Definition and Construction Principles of City Brain》,2021年3月在2021 IEEE 2nd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Thi…

修改类名后依旧按照原先的类名进行加载

在springMvcMybatis的项目里面 修改了一个类名,之后编译的时候报出了以下的错误 试过 clean也没有作用 黑色涂鸦部分为原先的类名 删掉target文件夹解决了问题 原因是target会保存之前编译好的路径,编译时如果再根据之前的路径去寻找,一定…

谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径

来源:AI前线 作者:Tiernan Ray译者:Sambodhi策划: 刘燕一年前,ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean谈到 了该公司如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发,从而加快软件开发。Dean 指出,在有些情…

脑机接口猴子通过“意念”打游戏!马斯克:未来能让瘫痪者用意念玩手机

来源:新智元它是Pager,一只9岁的恒河猴,来自Neuralink,最近它刚刚get了新技能——用意念玩乒乓球游戏。6个星期前,Pager的脑袋里被植入了两个叫N1 Link的装置,工作人员用香蕉奶昔诱惑它玩游戏,屏…

struts2_HelloWorld

第一个Struts2程序-Hello 1.创建web工程struts2-01-Hello 2.导入jar包到bin目录,jar地址: https://files.cnblogs.com/files/aihuadung/struts%E6%89%80%E9%9C%80jar%E5%8C%85.zip 3.配置web.xml文件 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?><!DO…

centos 7 网络设置与图像化界面下载

①打开虚拟机的设置&#xff0c;找到网络设置。再启用网卡1&#xff0c;选择连接方式为Host-only&#xff0c;界面名称选择VirtualBox Host-Only Ethernet Adapter&#xff0c;设置如下图 提示&#xff1a; 1.对虚拟机网络设置&#xff0c;需要先关闭虚拟机&#xff1b; 2.这里…

逻辑的计算进路--从莱布尼茨到图灵的逻辑发展

来源&#xff1a;图灵人工智能【作者单位&#xff1a;北京语言大学信息科学学院中国社会科学院哲学所】摘要&#xff1a;现代逻辑肇始于莱布尼茨&#xff0c;在布尔和弗雷格处发生了分流&#xff0c;形成了所谓的逻辑的代数传统和逻辑的语言传统&#xff0c;然而&#xff0c;无…

c# 窗体启动后自动执行 Form_Load事件注册及调用

很多时候我们需要在程序一开始后立即触发执行一些程序。这时候需要调用Form_Load。 首先编写事件程序块&#xff0c;编写完后即可再里面添加需要执行的代码。 在结构体之后写就行。添加之前的代码如下&#xff1a; using System;using System.Collections.Generic;using Syste…

上海交大与《Science》发布125个最具挑战的科学问题

来源&#xff1a;澎湃新闻“我们可以预测下一次流行病吗&#xff1f;”“我们会找到治疗感冒的方法吗&#xff1f;”“什么是重力&#xff1f;”“人类有一天会不得不离开地球吗&#xff1f;”“什么是成瘾&#xff1f;”《Science&#xff08;科学&#xff09;》/美国科学促进…