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認(rèn)知計(jì)算將如何影響制造業(yè)?

近年來,物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)快速發(fā)展,并衍生出多個行業(yè)的智能化應(yīng)用,例如自動駕駛、智能制造、智慧醫(yī)療、智能交通等。基于數(shù)據(jù)分析和認(rèn)知計(jì)算的技術(shù)正在影響我們的生活和工作方式,為企業(yè)提供了新的競爭優(yōu)勢。

在制造業(yè)中,人們的工作方式開始改變,在信息化技術(shù)的支持下,雇主能夠與工人、客戶以及供應(yīng)商進(jìn)行緊密互動,使得制造過程更協(xié)調(diào)。工廠獲得大量數(shù)據(jù)之后,通過人工智能的方法,例如計(jì)劃、推理和學(xué)習(xí),最終獲得最好的決策見解。

目前主要的認(rèn)識技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和語言的認(rèn)知等。語言認(rèn)知能理解和生成人類語言,以便利用書面和口頭方式加速與機(jī)器的交互。而機(jī)器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而自動化診斷,無需精確編程。還有計(jì)算機(jī)視覺,可以從一系列圖像中挖掘、評估和理解有用信息。

這些技術(shù)使得機(jī)器能夠理解人類行為,并能接手人類工作的一部分。通過認(rèn)知計(jì)算機(jī)提供的信息,制造商可以及時決定行動方案,最終實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的生產(chǎn)管理。

制造業(yè)的數(shù)字化未來趨勢

未來幾年工業(yè)將走向數(shù)字化,而物聯(lián)網(wǎng)是主要推動力之一,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將會激增,數(shù)量會超過100億。而圍繞著這些設(shè)備,如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析,改善我們的業(yè)務(wù)和生活是至關(guān)重要的的事情。


認(rèn)知計(jì)算對將如何影響制造業(yè)?

由于傳輸大量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)計(jì)算將難以跟上。處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù),必需采用認(rèn)知計(jì)算這樣的技術(shù),以便管理、評估和改進(jìn)信息。認(rèn)知計(jì)算是制造業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分,采用新技術(shù)可以分階段完成,認(rèn)知計(jì)算也適合這種形式。

未來工廠里對設(shè)備的管理是通過傳感器連接和分析,從設(shè)備和生產(chǎn)線上獲取各種各樣的數(shù)據(jù),并通過認(rèn)知理解來改善勞動力和能源等資源分配,最終提高性能效率并減少不必要的停機(jī)時間。

認(rèn)識計(jì)算將在未來制造業(yè)中起到關(guān)鍵作用,例如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器人將會成來未來工廠關(guān)注的一個重點(diǎn)領(lǐng)域。工業(yè)機(jī)器人的銷量已經(jīng)證實(shí)了未來的方向,而智能機(jī)器人配備了傳感器,易于編程,有人工智能技術(shù)的加持下,將變得更聰明,更具響應(yīng)性和自主性。

認(rèn)知計(jì)算對將如何影響制造業(yè)?

認(rèn)識計(jì)算帶來深刻改變

工廠希望能夠快速響應(yīng)市場的變化和客戶的個性化需求,因此需要提高生產(chǎn)的自動化和靈活性,新一代智能機(jī)器人對于柔性化生產(chǎn)非常有利。不久的將來,隨著機(jī)器人的功能升級,以及成本的進(jìn)一步下降,智能機(jī)器人將會在小型工廠中廣泛采用。

認(rèn)知計(jì)算對將如何影響制造業(yè)?

多年來,人們一直在研究用計(jì)算機(jī)模擬人類大腦的工作方式,從過去的可編程系統(tǒng)到現(xiàn)在的認(rèn)知系統(tǒng),利用數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和語言認(rèn)識等自學(xué)習(xí)算法。認(rèn)知計(jì)算也可以幫助實(shí)現(xiàn)靈活的自動化,例如通過自動檢測可以預(yù)測和改善維護(hù),防止意外停機(jī)。

先進(jìn)的人工智能技術(shù)給制造業(yè)帶來巨大的提升,利用機(jī)器視覺認(rèn)知檢測有缺陷的部件,在設(shè)備運(yùn)送到市場之前進(jìn)行處理,保證產(chǎn)品的良品率。無論是智能機(jī)器人、還是視覺檢測,計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的認(rèn)知處理都是關(guān)鍵。

如果將超級計(jì)算機(jī)添加到制造設(shè)備中,它可以使用采集到設(shè)備中傳感器的信息,并對電機(jī)或軸承故障等事項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測分析,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易尋找系統(tǒng)性能和動作中的故障。


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