制造领域中的人工智能应用

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《制造领域中的人工智能应用》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

在制造市场中，机器视觉已经成为许多人工智能应用的重要组成部分。随着人工智能进入制造车间，这些标准变得尤为关键

在推动视觉应用的多个市场中，一个关键的趋势是易用性。复杂的摄像头、传感器和处理技术已经演变成了即插即用的解决方案。我们将同样的方法引入到制造业的人工智能领域。我们的目标是简化人工智能，让组织能够开始部署新技术以节省时间和金钱。我们提供的是一个由人工智能和基于视觉的检查与可追溯应用程序组成的平台，可以轻松定制独特的工作流程，使制造决策变得一致、可靠和可追踪

关于人工智能在制造业中的应用，有哪些常见的误解?

最大的误解之一是它很复杂。这在几年前是正确的，但最近人们开始强调让人工智能工具更简单、更易于使用。我们的立场是，你不需要成为专家来开发自己的人工智能算法或数字化工作流程。通过用户友好的拖放式开发工具和可定制的基于应用程序的模板，任何人都可以开发自己的基于人工智能的工作流。对于制造商来说，这是一个巨大的优势，可以避免供应商锁定和重复的集成和开发成本

人工智能可以解决哪些类型的问题?

机器视觉擅长于通过/失败决策，但很难手动编程可接受的公差。相比之下，人工智能可以更容易地训练来学习这些可变的决策。我用的例子是硬木检验。手动编程机器视觉来辨别自然纹理和划痕是非常困难的。相比之下，基于几个好的和坏的图像来训练人工智能要容易得多，这样它就能识别出其中的区别。基本上，由于它的学习能力，人工智能可以帮助做出主观决定。

在依赖人类决策的检查过程中，人工智能也有很大的机会。人工智能可以帮助我们在主观质量决策上做出正确的决定，或者在我们的注意力开始出现变化时发现错误。我们正在与一家依赖人工检查的汽车零部件制造商合作，但正在增加人工智能辅助，以发现可能遗漏的缺陷，或确定缺陷是否在操作公差范围内

利用人工智能的视觉检测技术，能够帮助汽车零部件制造商识别错误，并确定缺陷是否在可接受的性能公差范围内

今天的制造商是如何使用人工智能的?

制造商部署人工智能的一个关键领域是围绕人类决策支持。虽然在制造业自动化方面投入了大量资金，但在美国，大约70%的流程仍然需要人工决策。对于小规模生产、定制或季节性生产来说尤其如此，因为这些生产过于昂贵和复杂，无法投资于全面自动化。

重写后的内容：视觉检测是人工智能在帮助人类做出正确决策方面的一个领域。作为基于摄像头系统的一部分，视觉检测应用程序可以突出产品的差异或缺陷，帮助操作员进行检查。同时，这也是一个领域，我们可以利用操作员在处理这些缺陷时的初步决策来训练人工智能模型，解决之前可能存在的误解问题。在操作员接受或拒绝这些初步差异的过程中，他们实际上在为人工智能模型进行透明的训练。经过多次检查后，人工智能模型将开始向操作员提供决策建议

当检查员在产品进入市场之前发现错误时，制造商也在收集完整的检查记录，包括产品图像和操作员说明，以提供对手动过程的完全可追溯性。例如，我们与一家为高可靠性应用组装零件的电子制造商合作，拥有完整的端到端检查步骤和操作员决策记录对于可追溯性至关重要。

DicaElectronics使用视觉检查作为“第二双眼睛”来捕捉潜在的生产错误，同时还捕获产品图像和操作员笔记的完整记录，以确保可追溯性。 迪卡电子使用视觉检查作为“第二双眼睛”，以便捕捉潜在的生产错误，并同时记录产品图像和操作员笔记，以确保可追溯性

你对制造商如何部署人工智能有什么建议吗?

围绕人工智能有很多炒作，制造商往往基于完美的用例建立期望。很快，他们就遇到了问题。他们的应用程序可能不像那个完美的用例那么简单。需要进行大量的定制。一个常见的问题是简单地获取构建和训练人工智能模型所需的图像——特别是如果你正在制造独特的小批量产品。

通常我们的建议是首先将流程数字化，然后逐步走向自动化。视觉检查是一个很好的起点，您首先使用机器视觉来检测错误，然后添加基于ai的决策支持来扩展跨班次或跨不同工作站的一致决策。当您将第一个容易出错的流程数字化时，您正在捕获有助于指导下一个自动化决策的数据。通常，这是在目视检查决策中添加可追溯性，或者将指导工作或装配说明合并到检查过程中。

总的来说，选择一个容易出错的流程，看看你如何使用数字化和人工智能来节省你的时间和金钱。我们正在与许多制造商合作，他们开始围绕第一个麻烦的缺陷或过程进行试点项目，对技术感到满意，现在正在跨不同的工作站或生产线进行扩展。

将人工智能用于制造业的最大障碍是什么?

这是一个常常被忽视的重大问题，不要忘记其中的人

即使有了自动化，许多流程在某些时候仍然需要人工决策。这可能就像向操作员解释为什么要自动化流程一样简单，并提供必要的培训，以便他们能够以新的方式应用他们的专业知识。例如，在机器人焊接应用中，目标是将人类从重复、肮脏和危险的工作中移除，但仍然依靠他们的专家洞察力和多年的培训来监控过程和评估结果。如果没有适当的沟通和培训，人类将很快摒弃技术并抵制变革。这就是我们的本性

展望未来几年，你认为人工智能在制造业中的应用会是怎样的?Pleora将如何参与其中?

不久前，人们普遍对人工智能感到恐惧。然而，这种普遍的担忧在很大程度上正在消失。这要归功于人工智能技术变得更容易使用，并且在我们的日常生活中越来越普遍。让我感到惊讶的是，现在我把很多决定都交给了智能手机上的虚拟助手

我们在制造业上处于同一点。几年前，人工智能还很昂贵和复杂，主要局限于高级实验室，但现在的开发工具使质量经理更容易设计和部署他们自己的人工智能辅助工作流程。人们还更加关注人工智能技术如何帮助人类劳动力，将他们从枯燥、肮脏和危险的任务中解脱出来，并协助他们做出决策

在制造业市场上广泛采用这些技术的关键是使最终用户更容易使用这些技术。这是我们的主要关注点;为质量管理人员提供可定制的、易于部署的解决方案，使他们能够减少制造错误和成本。

本篇关于《制造领域中的人工智能应用》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于科技周边的相关知识，请关注golang学习网公众号！