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我们在上文中给大家简单介绍了人工智能技术发展都有哪些应用领域等内容,而今天我们就具体来说说,人工智能技术应用实践都有哪些。
目前制造企业中应用的人工智能技术,主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。
1、智能分拣
制造业上有许多需要分捡的作业,如果采用人工的作业,速度缓慢且成本高,而且还需要提供适宜的工作温度环境。如果采用工业机器人进行智能分拣,可以大幅减低成本,提高速度。
2、设备健康管理
基于对设备运行数据的实时监测,利用特征分析和机器学习技术,一方面可以在事故发生前进行设备的故障预测,减少非计划性停机。另一方面,面对设备的突发故障,能够迅速进行故障诊断,定位故障原因并提供相应的解决方案。在制造行业应用较为常见,特别是化工、重型设备、五金加工、3C制造、风电等行业。
3、基于视觉的表面缺陷检测
基于机器视觉的表面缺陷检测应用在制造业已经较为常见。利用机器视觉可以在环境频繁变化的条件下,以毫秒为单位快速识别出产品表面更微小、更复杂的产品缺陷,并进行分类,如检测产品表面是否有污染物、表面损伤、裂缝等。目前已有工业智能企业将深度学习与3D显微镜结合,将缺陷检测精度提高到纳米级。对于检测出的有缺陷的产品,系统可以自动做可修复判定,并规划修复路径及方法,再由设备执行修复动作。
4、基于声纹的产品质量检测与故障判断
利用声纹识别技术实现异音的自动检测,发现不良品,并比对声纹数据库进行故障判断。
5、智能决策
制造企业在产品质量、运营管理、能耗管理和刀具管理等方面,可以应用机器学习等人工智能技术,结合大数据分析,优化调度方式,提升企业决策能力。
6、数字孪生
数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像。创建数字孪生的过程,集成了人工智能、机器学习和传感器数据,以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型,用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。
7、创成式设计
创成式设计(GenerativeDesign)是一个人机交互、自我创新的过程。工程师在进行产品设计时,只需要在系统指引下,设置期望的参数及性能等约束条件,如材料、重量、体积等等,结合人工智能算法,就能根据设计者的意图自动生成成百上千种可行性方案,然后自行进行综合对比,筛选出优的设计方案推送给设计者进行后的决策。
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