Мечта об умной фабрике: умные машины, которые приспосабливаются к производимому продукту; мобильные роботы, которые целенаправленно подают производственные линии к компонентам именно там, где они нужны; управляется системой, которая управляет взаимодействием машин как проводник - все связано с системой самообучения. Каким бы ни был на самом деле умный завод: индустрия старается воплотить эту мечту в жизнь.
ИИ на пути к фабрикам в обрабатывающей промышленности
Соответственно, сегодня ни одна производственная компания не обходится без распознавания образов, нейронных сетей, машинного обучения, глубокого обучения или обработки на основе знаний - всех технологий искусственного интеллекта (ИИ). В частности, технологии машинного обучения и глубокого обучения в настоящее время с высокой скоростью внедряются на предприятия обрабатывающей промышленности, отмечает VDMA. Индустрия уже интенсивно работает над разработкой приложений, основанных на машинном обучении, как показали исследования торговой ассоциации. Оба продукта и услуги, а также собственные процессы находятся в центре внимания. И:К 2020 году почти каждая третья компания хочет использовать соответствующие приложения для поддержки и улучшения своих собственных процессов.
Системы обучения как основа постоянного совершенствования
Что компании ожидают от технологий ИИ? Надежда состоит в том, что они до сих пор не смогли решить проблемы промышленного производства, которые могут быть решены только с большими усилиями. Одним из примеров является обнаружение закономерностей и корреляций на основе неструктурированных данных, таких как изображения, видео или звуки, в сочетании со структурированными данными с машин. Преимущество распознавания образов: такая ссылка уменьшает усилия по выявлению ошибок или проблем. Таким образом, системы обучения становятся основой для постоянного совершенствования производства.
Но пока эта цель не будет достигнута, отрасль все еще должна преодолеть несколько препятствий. Например, плавное взаимодействие ИТ и искусственного интеллекта в компаниях будет играть решающую роль. Однако во многих местах это как раз та область напряженности между существующими «старыми» ИТ-системами, с одной стороны, с давним инвестиционным отставанием, с одной стороны, и техническими и организационными требованиями, предъявляемыми к новым технологиям, с другой - помимо соответствующего квалифицированного технического персонала. «Так называемые« двухскоростные ИТ »часто являются огромным препятствием для внедрения систем искусственного интеллекта, но также и для других технологических инноваций, таких как IoT или блокчейн, - говорит Ральф Бакш, технический директор Watson IoT Europe в IBM.
Встреча пользователей машиностроения Любой, кто хочет эффективно проектировать интеллектуальные машины, в будущем должен будет полагаться на новые методы, инструменты и концепции. Встреча машиностроительной пользователя обеспечивает ориентацию.
Дополнительная информация: встреча пользователей машиностроения
Основа для будущего успеха в бизнесе
Райнер Глатц, управляющий директор VDMA Electrical Automation, а также программного обеспечения и оцифровки также подтверждает эту точку зрения: «Когда дело доходит до использования ИИ в промышленной среде, вы часто только начинаете. Помимо профилактического обслуживания, мы видим множество других областей применения в оптимизации производства, системах с высокой степенью параметризации, интеллектуальной обработке изображений или оценке поставщиков на основе истории ». Это означает, что индустрия продвигается вперед по пути радикальных изменений в результате цифрового преобразования. «ИТ и программное обеспечение больше не используются только для поддержки внутренних процессов компании, а рассматриваются как основа для разработки наших собственных интеллектуальных продуктов и услуг и, следовательно, для будущего успеха в бизнесе», - сказал Глатц.