هوش مصنوعی بیش از 30 سال است که موضوع تحقیق بوده است. خرید اینورتر آیمستر قبلاً از نظر عملکرد سخت افزاری و نرم افزاری، قدرت محاسباتی و انتقال داده ها پیشرفت زیادی داشته است. امروزه استفاده از آن چشم اندازهای بی‌سابقه‌ای را از نظر تولید انعطاف‌پذیر و کارآمد، به‌ویژه زمانی که صحبت از تولید محصولات پیچیده‌تر و شخصی‌شده در دسته‌های کوچک می‌شود، باز می‌کند. تأثیر آن بر اقتصاد قابل توجه خواهد بود، همانطور که مطالعه رولاند برگر نشان می دهد: تا سال 2035، شبکه دیجیتالی سیستم های هوشمند و زنجیره های فرآیندی می تواند حدود 420 میلیارد یورو رشد اضافی را در اروپای غربی ایجاد کند. بر اساس مطالعه‌ای که توسط PwC انجام شده است، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در سال 2030 15.7 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند.
اولین کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در حال حاضر روزانه در محیط صنعتی استفاده می شود: تشخیص صدا برای پردازش کارهای ساده، تشخیص محیط با استفاده از دوربین، پرتوهای لیزر یا اشعه ایکس، دستیاران مجازی در تدارکات. بر اساس مطالعه PwC، 62 درصد از شرکت‌های بزرگ قبلاً در سال 2018 از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کردند. زیمنس راه‌حل‌های خدماتی را در این زمینه ارائه می‌کند، مانند راه‌حل‌هایی که به تعمیر و نگهداری پیش‌بینی می‌شوند، اما همچنین راه‌حل‌های مهندسی یا کنترل کیفیت. راه‌حل‌های رایانش ابری، مانند MindSphere، و برنامه‌های هوشمند نیز به بهینه‌سازی مداوم فرآیندها برای بهبود کارایی و در دسترس بودن دستگاه کمک می‌کنند.
Big Data و AI رونق فوق العاده ای به Industry 4.0 داده اند. با راه‌حل‌های نرم‌افزاری هوشمند، می‌توان از حجم زیادی از داده‌های تولید شده توسط یک کارخانه برای شناسایی روندها و الگوهایی استفاده کرد که می‌تواند کارایی فرآیندهای تولید را افزایش داده و مصرف انرژی آنها را کاهش دهد. بنابراین تاسیسات به طور مداوم با شرایط جدید سازگار شده و بدون دخالت اپراتور بهینه می شوند. و با افزایش سطح پیوستگی، نرم‌افزار هوش مصنوعی می‌تواند خواندن «بین خطوط» را بیاموزد و این امکان را می‌دهد تا بسیاری از روابط متقابل پیچیده‌ای را کشف کند که انسان‌ها قادر به درک آن نبودند یا دیگر قادر به درک آن نبودند. چنین نرم افزار هوشمند با تکنیک های تحلیل هوشمند در حال حاضر موجود است. بسته به نیاز کاربر، پردازش داده ها می تواند به صورت محلی (مثلاً توسط محاسبات Edge) یا از طریق یک راه حل ابری انجام شود. داده ها در پلتفرم Edge سریعتر و با وضوح بالاتر قابل دسترسی هستند، در حالی که از قدرت محاسباتی بیشتری در Cloud بهره می برند. در بسیاری از موارد، لازم است Edge و Cloud را با هم ترکیب کنیم تا بهترین ها را از هر دو جهان بدست آوریم.
محصولات، گیاهان، سیستم‌ها و ماشین‌ها را می‌توان از طریق MindSphere، سیستم عامل اینترنت اشیای باز مبتنی بر ابر زیمنس، به هم متصل کرد. مجهز به قدرت تحلیلی گسترده، یکی از پایه های اساسی در پیاده سازی هو
ش مصنوعی در صنعت است، زیرا امکان بهره برداری کامل از انبوه داده های تولید شده توسط اینترنت اشیا (IoT) را برای اهداف بهینه سازی، شبیه سازی و پشتیبانی تصمیم گیری فراهم می کند.
دوقلو دیجیتال امکان آزمایش سناریوهای مختلف را به صورت مجازی و تصمیم گیری هوشمندانه در زمینه هایی مانند بهینه سازی تولید را ممکن می سازد. به لطف کپی دیجیتالی یک ماشین ابزار و فرآیند تولید مرتبط، هوش مصنوعی در آینده قادر خواهد بود به عنوان مثال تعیین کند که آیا قطعه تولید شده با الزامات کیفی مطابقت دارد یا خیر و کدام پارامترهای تولید باید به گونه ای تنظیم شوند که این وضعیت باقی بماند. در طول فرآیند این امر تولید را قابل اعتمادتر و کارآمدتر می کند و تجارت را رقابتی تر می کند.
از همین نویسنده
یک سال پیش
در آیدت،
فایل‌های
خود را به فروش بگذارید و یا
مقالات‌تان
را منتشر کنید👋
پاسخ ها