随着事物互联网，大数据，云计算和其他技术的越来越成熟，人工智能已经迎来了爆炸性的增长。从智能制造领域中，人工智能应用已渗透到设计，生产，管理和服务等制造业的各个方面，并用于典型的应用程序场景，例如智能分类，设备健康管理和机器视觉检查。

　　目前，制造公司中的人工智能技术应用主要集中于智能互动产品，面部识别，图像识别，图像搜索，声音模式识别，文本识别，机器翻译，机器学习，大数据计算，数据可视化等。

　　场景1：智能分类

　　在制造业中需要分类许多操作。如果使用人工操作，速度很慢，成本很高，还需要提供合适的工作温度环境。如果将工业机器人用于智能分类，则可以大大降低成本和速度。以排序零件为例，经过几个小时的“学习”，机器人的分类能力可以达到90％，这等同于熟练工人的水平。

　　场景2：视觉表面缺陷检测

　　基于机器视觉的表面缺陷检测应用在制造中更为常见。在环境频繁变化的条件下，机器视觉可以迅速识别产品表面的较小且更复杂的产品缺陷，并对其进行分类，例如检测污染物，伤害，裂缝等。企业将深度学习与3D显微镜结合在一起，以提高缺陷检测准确性到纳米级别。对于检测到的有缺陷的产品，系统可以自动做出维修判断，计划维修路径和方法，然后通过设备执行维修操作。

　　场景3：设备健康管理

　　基于对设备运行数据的真实时间监视，一方面，可以在事故发生前进行设备故障预测，以减少未计划的关闭。另一方面，面对设备的紧急情况，它可以快速诊断故障诊断，找到故障的原因并提供相应的解决方案。这种人工智能方案在制造业，尤其是化学，重型设备，硬件处理，3C制造，风能和其他行业中更为常见华宇平台是真的吗。

　　场景4：明智的决定

　　在产品质量，运营管理，能源消耗管理和工具管理方面，制造公司可以应用人工智能技术，例如机器学习来结合大数据分析以优化调度方法并改善公司决策 - 制定功能。例如，智能生产管理系统Wuxi柴油机工厂的智能生产管理系统具有诸如异常和生产计划数据收集的功能，决策树的异常原因 - 制造树木的原因，设备关闭时间进行回归分析和机器学习时间表的预测时间决策 - 制定优化。通过使用历史调度决策 - 制定过程数据和执行时间表后的实际生产绩效指标作为培训数据集，使用神经网络算法来调整调度决策的参数 - 制定评估算法以确保确保调度决策 - 制定满足生产的实际需求。

　　场景5：数字双胞胎

　　数字双胞胎是虚拟世界中客观事物的镜子。创建数字双胞胎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“真实”模型，该模型可以实时更新，并具有强烈​​的On -on -Loce意识，以支持生命周期的各种活动的决策物理产品。在完成数字双胞胎对象的减少方面，可以将复杂性和非线性模型放置在神经网络中，并且可以在深度学习的帮助下建立有限的目标。基于这个有限的目标，进行模型的减少。例如，在传统模式下，热水管道的水出口流体和热水插座的热模拟需要57小时的16核服务器。缩短成型模型的计算时间缩短到几分钟。

　　方案6：需求预测，供应链优化

　　基于人工智能技术，建立准确的需求预测模型，实现销售预测，企业的维护预测预测以及面向需求的决策。同时，通过根据需求预测的外部数据分析，制定了库存补充策略，并制定了供应商评估，并制定了零件的选择。例如，为了控制生产管理成本，美国本田公司希望掌握客户未来需求的何时，因此将建立1200个经销商的销售和维护数据，以建立一个预测模型，以计算汽车的计算将在未来几年返回经销商的维护数量，这些信息将进一步转换为由各个部分准备的指标。过渡使美国本田实现了99％的准确性，并大大减少了客户投诉的时间。

　　由于不同制造业之间的差异，人工智能解决方案的复杂性和自定义要求很高，因此该行业需要探索人工智能和制造业的深入整合，以更好地帮助智能制造开发。

　　资料来源：人民邮政电报

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