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人工智能越来越多地渗透到工业环境中

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-03-18   浏览次数:84
核心提示:  数字化正在许多公司中取得进展。工业4.0的概念已经在 些公司的应用中得到了具体实施。下 步将是机器学习,它支持自动化生
  数字化正在许多公司中取得进展。工业4.0的概念已经在 些公司的应用中得到了具体实施。下 步将是机器学习,它支持自动化生产。必要的人工智能已经可用,正如 些应用今年在汉诺威工业博览会上展示的那样。在未来,人类的任务是创造性。

 
人工智能越来越多地渗透到工业环境中
  
  业内4.0的概念实现完美的,数据收集有关大数据分析和各种功能,在机械有 定的智慧和设备的进 步发展是必要的,以自动化的生产工艺不断改进。因为历史数据通常允许进 步的自动化潜力。智能生产成为工业4.0的关键。
  
  AI及其在行业中的应用
  
  Netapp高 产品营销经理Christian Lorentz表示:“尽可能长时间,价值链的完全数字化已经成为制造业的重要议程。 个自组织和自学的生产大厅是工业4.0的宣称目标 - 并且可以实现新的技术创新。“
  
  柏林创新与技术研究所(iit)代表联邦经济事务和能源部(BMWi)进行的 项研究表明,人工智能(AI)在制造业中具有巨大的未来附加值潜力。此后,在未来五年内在德国工业中使用AI,额外价值约为318亿欧元。因此,KI将负责预期总增长的三分之 。根据该研究,KI应用预测分析,机器人和智能辅助系统,自动化和传感器技术是 有前途的。
  
  逐渐升 AI
  
  预测性维护是许多工业公司进入智能生产的过程,但自动化和效率现在正成为人们关注的焦点。数据管理专 Netapp的调查显示了这 点120位来自健康,汽车制造,金融和制造业的德国IT专 。它表明,AI目前主要用于制造业,用于重复制造过程(机器人过程自动化,RPA)的自动化以及供应链和仓库管理。66.7%和60%的行业受访者报告了这 情况。许多公司才刚刚开始实施人工智能战略:46.7%的制造业决策者是在调查时积 使用人工智能的第 年。其他部门,如金融部门,(仍然) 步。
  
   些保留仍然存在
  
  然而,公司仍然担心所有生产过程的整体数字化的高成本 - 正是因为这还涉及过时的IT基础设施的现代化。这种实施的持续时间也会导致犹豫不决的行为。与所有数据驱动的流程 样,数据保护问题仍然存在,在GDPR生效之后,这 问题变得更加重要。
  
  根据Netapp的说法,从中长期来看,建立自己的人工智能团队 对值得推荐,特别是为了促进内部知识交流和促进新员工的整合。

 
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