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以下为您分别举例介绍:
1、预测性和预防性维护
维护的首要领域是数据驱动的维护,它使制造业的维护从被动维护转变为预防性维护,并由支持人工智能的预测能力提供支持。根据国际自动化学会(International Society of AutomaTIon)的数据,每年全球工业资产停工损失高达6470亿美元。传感器和物联网设备的作用,使实时信息反馈到人工智能引擎是关键。物联网在工业环境中被用作传感器的情况,通常称为iot工业物联网。这与人工智能一起工作,以实现预期的结果。来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-9.html
人工智能有可能通过不同的方式来推动系统增加正常运行时间,从而减少停机时间:来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-57.html
案例1:对磨损、撕裂、故障——通过人工智能发出潜在故障的警告信号,甚至可以预见疲劳。
案例2:寿命预测:使用人工智能精确预测资产(如机械)的剩余使用寿命,提高机械和资产的总体寿命
案例3:人工智能可以协助人们制定更明智的资产维护计划,从而优化整个资产的成本和质量。
2、提高机器人的效能来源:https://www.atermamicrowave.com/xwzx/202412-13.html
目前,机器人在自动化制造车间中相当主流,人工智能的出现可以让机器人能完成更好的任务,从而增强机器人的作用来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-19.html。
案例4:以强大的软件应用来增强机器人的效率,使机器人能够承担复杂的任务,甚至可以增强任务的多功能性来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-36.html。
案例5:为了使机器人得到更有效的利用,人工智能能否进行更好的人机交互是关键来源:https://www.atermamicrowave.com/bkjj/202412-32.html。人机协作机器人正在成为这一领域的潜在推动者。
一是智能生产。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-249.html
实现生产设备、价值链、供应链的数字化连接和高度协同,使生产系统具备敏捷感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升等能力,全面提升生产效率。
二是智能产品。
通过云端连接或将训练好的人工智能系统封装到硬件中等方式,赋予产品智能化响应外界变化和用户需求的能力来源:https://www.atermamicrowave.com/xwzx/202412-113.html。
三是智能服务来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202412-103.html。
实时监测产品状态和响应用户需求,提供以租代售、按时计费、远程诊断、故障预测、远程维修、一体化解决方案等增值服务,实现制造企业从提供产品向提供“产品+服务”的转变。
实现
一是充分利用综合优势,实施逆向整合战略。来源:https://www.atermamicrowave.com/cshi/202501-187.html
我国在制造环节实现人工智能应用场景优化及商业布局方面具有优势,应充分利用这些优势,进一步整合利用全球创新资源,尤其是人工智能基础技术、核心技术及关键零部件、装备领域方面的创新资源。
二是编制制造业人工智能技术战略(路线)图,并定期修订,帮助各界及时、准确地把握人工智能技术及产业的发展趋势。
要更为关注制定技术战略图及研判发展趋势的过程,在这一过程中,不仅要形成对人工智能技术发展趋势的共识,而且要形成学术界与产业界之间的知识交流与互动,推动有关方面围绕人工智能技术发展方向及可能的突破口进行深入交流和探讨,促进知识融合、扩展和深化。来源:https://www.atermamicrowave.com/zhishi/202412-121.html
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