制造常被视为人造智能类技术的后台子-但整体上制造智能产业吗?
在全球范围,机器人制作事物和广泛接受AI并不真正反映我们的行业现实是多数制造厂家为中小型企业中小分队员工少于500名员工和2亿余值此外,他们对AI和智能技术的接受率往往很低。
开TilliT发现高达90%的中小企业制造商仍在捕捉纸上信息(如生产量度、维护或质量检验),
75%的全球制造资产基础互连-目前没有AI系统,没有云解析系统,没有智能物联网传感器分析设备行为基本说来,他们只有一台机器 孤立执行生产过程 而不发生任何智能事件公司完全没有适当的技术基础, 他们看不到自己向这些先进方法运动的反射
智能制造概念可帮助消除漏洞
智能制造是什么意思
智能制造程序或系统使用智能整合工厂流程包括使用复杂计算机驱动优化决策
关键词-整合和智能-定义智能制造精髓并应用到物理过程、设备、人甚至行为
目标提高利润、降低风险或提高效率时,你需要接受创新是成功之关键传统制造创新方式是购买新设备并实现自动化甚至在今天,自动化和制造厂中多机器人都用简单可编程逻辑操作,不使用人工智能自动化仍然是实现巨大结果的一种方式,当应用AI和机器学习等技术时,它可高收费效率
为何不多见人工智能或机器学习
行业害怕失败意味着较少采纳这些举措
Gartner预测85%AI倡议失败内部制造正合时宜可理解公司对采用这些技术犹豫不决
故障发生多因因素,包括对改变管理过程缺乏投资,对过程缺乏准备或理解,或内部知识和资源缺失重要的是 通常缺少验证准确实时数据 建建AI模型
关键是像AI这样的先进技术与理解相结合 人民参与过程 实战多年在大多数制造行业中,人们仍有可能成为成本效益高和效率高的资源。
无法使用AI支持运算符时, 规定任务需要完成, 并跟踪过程执行过程 难从中学习并添加智能基本说来,不管AI多好,如果设备与人员不执行建议,它就会白费
数字制造实践
智能制造环境最先需求之一是数字化过程-删除纸张并转向联通数字自动化工作流程驱动操作
计划周全连通工作流可捕捉部落知识,详解因果关系运算符任务效率更高运算符可以做更多事情 管理员完全知道工厂楼层发生的事情 并同时看到设备与人员
举最近两个客户的例子
电气组件制造商TilliT团队建基数字制造平台 捕捉信息
使用指令算法,我们注入生产调度法, 开始改善企业运营思维, 包括如何实现:
- 优化注入模
- 减少重置
- 平滑员工分配/缺
- 预测未来生产率
厨房水槽制造厂替换近40年没有自动化效果机
TilliT方法为机重构IoT传感器,捕捉速率、停机和停机理由使用此信息反馈指令AI算法和调度改进
- 吞吐量增加2%
- 工作进度减少25%
- 优化盘点
- 减少物质浪费
对这些客户而言,人民是实现这些结果的关键促进因素。
制造业不应将人员排除在未来愿景之外,而应接纳人民参与,让他们使用先进能力和技术并交付不同类型的AI-Auged个人
James BalzaryCEO和TilliT的共同创建者SAGE集团产品化SAGE认证成员控制系统集成者协会.更多SAGE集团信息访问工业自动化交换.
