Zobacz, jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zmieniają produkcję

Udostępnij ten post

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email

Duże firmy takie jak GE, Siemens, Intel, Kuka, Bosch, NVIDIA czy Microsoft aktywnie inwestują w technologie oparte na uczeniu maszynowym. Najnowsze osiągnięcia w zakresie SI poprawiają wydajność procesów – eliminują nieplanowane przestoje, skracają czas przejścia i zwiększają prędkość produkcji. Obniżeniu ulegają także koszty pracy oraz liczba wad produkcyjnych. Szacunki pokazują, że globalny rynek inteligentnej produkcji wyniesie w tym roku znacznie ponad 200 miliardów dolarów i wzrośnie do ponad 320 miliardów dolarów do 2020 roku.

Zastosowanie SI w zakładach produkcyjnych generuje rozwiązania trudne do osiągnięcia nawet dla sztabów uczonych. Obrazuje to osiągniecie firmy Siemens, która stosuje inteligentne sieci neuronowe w zakładach produkcyjnych. Najnowsze turbiny gazowe Siemensa posiadają ponad 500 czujników temperatury, ciśnienia, naprężeń i innych zmiennych. Informacje są przekazywane do sieci neuronowej SI. System uczy się, jak w sposób ciągły regulować zawory paliwowe, aby stworzyć optymalne warunki do spalania w oparciu o specyficzne warunki pogodowe i aktualny stan urządzeń.

Dzięki zaawansowanej technologii SI Siemens ograniczył emisję podtlenku azotu w turbinie, nad czym bezskutecznie pracowali eksperci. To przykład, jak sieci neuronowe SI w zakładach produkcyjnych mogą błyskawicznie przetworzyć ogromne ilości danych i inteligentnie reagować na zmieniające się uwarunkowania, aby wybrać najbardziej optymalne rozwiązanie.

Co więcej – uczenie maszynowe nie tylko skutecznie rozwiązuje problemy produkcyjne, ale także jest w stanie je przewidzieć na podstawie bieżących danych. Pozwala to m.in. uniknąć kosztownych awarii sprzętu, zagwarantować ciągłość produkcji, a także zwiększyć bezpieczeństwo procesu produkcyjnego.

Czy technologię uczenia maszynowego można wykorzystać także w rozwiązaniach energetycznych? Jak najbardziej.

Skontaktuj się z firmą 3-D Energy i dowiedz się, w jaki sposób zastosować najnowsze osiągnięcia technologii cyfrowej, aby zoptymalizować zużycie energii w zakładzie, poprawić wydajność operacyjną i obniżyć koszty!

Aby dowiedzieć się więcej, przeczytaj: https://emerj.com/ai-sector-overviews/machine-learning-in-manufacturing/

Więcej postów