Тенденции искусственного интеллекта

В последние годы искусственный интеллект продемонстрировал сильную тенденцию развития в индустрии интеллектуального оборудования химической промышленности. the General Office of the Ministry of Industry and Information Technology issued the "Guidelines for the Construction of Standard System for Intelligent Manufacturing in the Chemical Industry (2024 Edition)", целью которого является эффективное использование стандартов для того, чтобы они играли ведущую и поддерживающую роль в интеллектуальном производстве химической промышленности.Это свидетельствует о высоком внимании страны к интеллектуальному развитию химической промышленности и указало направление для будущего развития отрасли..

С усилением конкуренции на рынке предприятиям необходимо повысить эффективность производства, снизить затраты и улучшить качество продукции.Технология искусственного интеллекта может выполнять такие функции, как автоматическое управление химическим оборудованием, анализ и прогнозирование данных, оптимизация производственного процесса.Тенденция развития искусственного интеллекта в индустрии интеллектуального оборудования химической промышленности не остановимаПоэтому компания Jinwang Intelligent специально выпустила серию мягких изделий Future Window.который будет глубоко анализировать примеры применения искусственного интеллекта в индустрии интеллектуального оборудованияОт точного управления интеллектуальным оборудованием до глубокого изучения производственных данных, он демонстрирует, как искусственный интеллект помогает предприятиям повысить свою конкурентоспособность.Под руководством национальной политики, Jinwang Intelligent и промышленность совместно движутся к новому интеллектуальному будущему.

ИИ - искусственный интеллект

Применение ИИ в промышленном секторе широко и глубоко.Возможности анализа и прогнозирования принесли революционные изменения в промышленное производствоС помощью глубокого обучения и анализа больших данных промышленный ИИ постепенно проникает во все аспекты производственной отрасли, от интеллектуального производства,оптимизация цепочки поставок до контроля качества, всесторонне содействуя трансформации традиционного производства в сторону интеллекта и автоматизации.

В частности, применение ИИ в промышленном секторе включает в себя следующие аспекты:

1.Интеллектуальное производство

Планирование и оптимизация производства:ИИ может анализировать производственные данные в режиме реального времени, оптимизировать производственные планы и улучшить эффективность и гибкость производства.предприятия могут более точно организовать производственную деятельность и сократить трату ресурсов.

Прогнозное обслуживание:Используя технологии машинного обучения и анализа данных, ИИ может предсказывать сбои оборудования и заранее проводить техническое обслуживание и замену,тем самым снижая затраты на техническое обслуживание и увеличивая срок службы оборудования.

Интеллектуальная система производства:Роботы, управляемые ИИ, могут точно выполнять сложные операции и достигать интеллектуальных и автоматизированных производственных процессов.Это значительно повышает эффективность производства и снижает уровень ошибок человеческих операций.

2Контроль качества:

Проверка продукции и выявление дефектов:С помощью технологий машинного зрения и глубокого обучения ИИ может эффективно и точно обнаруживать дефекты продукции, такие как царапины и пятна.Эта интеллектуальная система контроля качества значительно улучшает качество продукции и эффективность контроля.

Анализ качественных данных:ИИ также может глубоко анализировать данные о качестве в процессе производства, чтобы определить ключевые факторы, влияющие на качество продукции, и обеспечить сильную поддержку улучшения качества.

3. Управление цепочкой поставок
Прогнозирование спроса и управление запасами:ИИ может анализировать данные цепочки поставок в режиме реального времени, прогнозировать спрос на рынке и оптимизировать стратегии управления запасами.и улучшить удовлетворенность клиентов и операционную эффективность предприятия.

Оптимизация логистики:ИИ может отслеживать местоположение товаров в режиме реального времени, интеллектуально планировать запасы и транспортные ресурсы, снижать затраты на логистику и повышать эффективность логистики.

4Управление энергетикой

Оптимизация энергопотребления:ИИ может отслеживать и анализировать данные о потреблении энергии в режиме реального времени, предлагать меры по экономии энергии и снижать затраты на потребление энергии предприятий.

Прогноз спроса на энергию:С помощью анализа данных ИИ может предсказать будущий спрос на энергию, сформулировать разумные планы закупок энергии и обеспечить стабильность и экономичность поставок энергии.

5Контроль за безопасностью

Экологический мониторинг:ИИ использует технологии распознавания изображений и распознавания моделей для мониторинга состояния безопасности производственной среды в режиме реального времени.

6. Персонализированная настройка

Анализ спроса клиентов:С помощью глубокого обучения и технологий анализа больших данных ИИ может глубоко понять индивидуальные потребности клиентов.ИИ может помочь дизайнерам в быстром прототипировании и тестировании моделированияЭто помогает предприятиям лучше отвечать требованиям рынка и повышать конкурентоспособность на рынке.

Таким образом, применение ИИ в промышленном секторе не только повышает эффективность и качество производства, но и снижает затраты и риски,содействие трансформации и модернизации обрабатывающей промышленности и ее интеллектуальному развитиюВ будущем, с постоянным развитием технологий и все более богатыми инновационными сценариями применения, ИИ будет играть еще более важную роль в промышленном секторе.

Случаи применения ИИ (искусственного интеллекта)

Управление цепочкой поставок:Walmart оптимизирует логистику с помощью алгоритмов прогнозирования спроса и маршрутизации, основанных на ИИ, повышая производительность и удовлетворенность клиентов.
Интеллектуальная система производства:BMW использует автоматизированные управляемые транспортные средства (AGV) на базе ИИ в своих производственных складах для упрощения внутренних логистических операций, улучшения управления запасами и видимости.
Прогнозирование спроса и управление запасами:Производитель автозапчастей использует модели машинного обучения для прогнозирования спроса на запасные части, оптимизации уровня запасов и снижения затрат.
Эти сценарии применения и случаи успеха демонстрируют широкое применение и значительную эффективность ИИ в промышленном секторе.

Ключевые моменты индустриальной эры 4.0

В эпоху промышленности 4.0, Jinwang будет продолжать сосредоточиться на исследованиях и применении интеллектуальных производственных решений.Это позволит достичь высокоинтеллектуальных производственных процессов.От интеллектуального отбора и точного распределения сырья до автоматизированных операций на производственной линии и контроля качества в режиме реального времени,с интеллектуальными технологиями в качестве ядра, эффективность производства и качество продукции будут значительно улучшены.

В области интеллектуальной логистики компания активно изучает инновационные модели.Это позволяет отслеживать товары в режиме реального времени и интеллектуально планироватьБлагодаря анализу больших данных он оптимизирует логистические маршруты, снижает транспортные расходы и повышает эффективность логистики, предоставляя клиентам эффективные и надежные логистические услуги.

Интеллектуальные датчики и системы визуальной инспекции установлены на производственной линии.Собранные данные анализируются для мониторинга и прогнозирования качества продукции в режиме реального времени.Например, анализируя изображения внешнего вида продукта, ИИ может обнаружить дефекты поверхности и отклонения размеров; путем мониторинга и анализа различных параметров процесса во время производства,может предсказать, будут ли проблемы с качеством продукции, и своевременно принимать меры по их исправлению;.

Создать систему отслеживания качества,объединение технологий блокчейн и ИИ для записи и отслеживания информации о продуктах на протяжении всего процесса от закупки сырья до производстваВ случае каких-либо проблем с качеством можно быстро выявить причину и принять соответствующие меры.

Находясь на волне новых производительных сил и тенденции интеллектуальной трансформации и цифровизации, JWIM построила интеллектуальную фабрику для лучшего обслуживания клиентов.JWIM запустила сервис EPCOM "Интеллектуальная фабрика под ключ", который решает вопросы строительства интеллектуальных заводов в сельскохозяйственной химической промышленности из-за неопределенности продолжительности проекта, огромного потребления расходных материалов,неопределенные затратыИнновационная модель EPCOM для интеллектуальных заводов сельскохозяйственных химических препаратовнаправленные на создание ценности, используя интеллектуальное оборудование в качестве носителя и используя цифровые технологии в качестве ручки, включает: интеллектуальную обработку, интеллектуальную упаковку, интеллектуальное хранение, цифровую операцию,услуги по обслуживаниюОн объединяет проектирование, закупки, установку и пуск в эксплуатацию, эксплуатацию и обслуживание, обеспечивая простоту использования, экономию времени, сокращение затрат и отличные результаты.в конечном итоге достичь эффектов сокращения персонала, повышение эффективности, улучшение качества, снижение затрат, обеспечение безопасности, экологичность и низкий уровень выбросов углерода.

JWIM также является самой ранней и единственной компанией в сельскохозяйственной химической промышленности, которая полностью саморазвивается от 0 до 1 в цепочке EPCOM.Он лидирует в отрасли с многочисленными дифференцированными технологиямиУ нее сотня сотрудников, отвечающих за контроль качества, контроль безопасности, контроль прогресса и контроль эффекта, чтобы реализовать ценность для клиентов!

JWIM EPCOM - E профессиональный дизайн

JWIM EPCOM - P Профессиональные закупки

JWIM EPCOM - C Профессиональное строительство

JWIM EPCOM - O Цифровые операции

В будущем Jinwang будет продолжать поддерживать концепции развития инноваций, интеллекта и эффективности, постоянно изучая новые области и применения интеллектуальных технологий,и вносить больший вклад в продвижение интеллектуального развития промышленности.