人工智能–现在制造业趋势

人工智能–现在制造业趋势

现在技术发展如此之快，因此有人担心人工智能（AI）的发展会横冲直撞也就不足为奇了。显然，人工智能正在接管技术，但可以说是一种很好的方式，如今它已成为我们日常生活的一部分，从我们的Google地图到我们的亚马逊账户。如今，人工智能已成为云计算中至关重要的一环，它不仅存在于我们的智能手机，新车中，而且越来越多地出现在我们的许多机器和配件中。它为我们提供了我们不仅渴望而且正在迅速依赖的援助。

对于制造商而言，通过在车间连接机器，人工智能也正在改变业务的性质。

但是AI的发展计划始终是解决业务问题。而另一些人创造了实际任期人工智能，Edsger Dijkstra算法，早期的编程先锋记于1956年已经“发明了”吧。Edsger在位于荷兰数学中心的全球最早的计算机之一上工作，他相信计算机科学可以通过算法解决许多问题。Dijkstra通过使用机器（计算机）来执行智能任务的算法奠定了AI基础，并阐明了只有人类智能才能解决复杂问题或创建解决方案的神话。当我们今天谈论AI时，机器执行智力任务具有相同的能力。这些算法及其与数据的连接节点是AI的基础，并在数据中创建了属性和关系森林，以将复杂的问题减少到日常解决方案中。

AI是指执行这些复杂任务的机器，而机器学习（ML）是AI子集，其中开发了复杂的计算机算法以识别大量数据中的模式以解决相关问题，而无需人工干预。像AI和ML一样，大数据正在成为一个更受欢迎的术语，它指的是整体数据大小。像AI和ML一样，大数据似乎正在运行并连接我们生活中数据输入的每个链接。当我们将个人信息输入到计算机和智能机上时，人工智能就可以快速了解我们是谁并更新所有连接的数据库。

最近一项调查显示，企业越来越多地利用AI。目前，所有企业团队中有37％在使用AI ，另有22％在评估AI可以为企业实现的解决方案。

对于制造商而言，AI可以用于执行任务（并释放 工人）来挖掘数据。挖掘数据以进行分析和预测正在制造业中占主导地位。ML在许多制造业领域都取得了成功。公众已经知道，机器的遭遇可能有助于传输图像或面部识别，或者 根据电子健康记录给出了对状况或疾病的预测。

如今，人工智能正在帮助制造企业在云计算的三个领域：机器学习算法，并行处理和大数据。这是这三个方面的内容。

机器学习算法

ML真正始于1980年代，当时计算机首次能够学习。今天，ML（有时称为深度学习）是指这些神经网络或认知计算的术语，它允许机器与我们自然地进行交互。ML是机器不断改进自身性能的能力，对于制造企业而言，最近的发展表明ML是有效的。

如今，机器学习（ML）操作在诸如欺诈检测和诊断疾病之类的广泛活动中几乎达到了超人的绩效。从制造业，零售业，运输业，金融业，医疗保健业，法律，广告业，保险业，娱乐业到教育业，人工智能的机器学习足迹现已遍及几乎所有行业和企业。企业如何使用ML算法中的数据的最好例子也许就是看Google Maps。Google的主要数据来源来自我们的智能手机，但与所有导航APP一样，它使用上述Dijkstra算法来查找到达请求目的地的最有效路线。而且Google地图似乎做到最好。它们是大多数智能手机和计算机上的中流that柱，我们不再停止思考这些ML算法的成功使用或考虑其复杂性。

回顾历史，Dijkstra在上世纪50年代设计了一个程序，使用AI启发式的路线图找到了荷兰两个城市之间最短的路线，并发现了AI算法。

如今，使用Google地图的比萨饼送货业务为送货司机的手机提供了当前的交通状况，以向客户展示最佳路线。不仅比萨变得更热，更快，而且路线驾驶员节省了时间，汽油，并且回来得更快，从而可以将下一个比萨交付给另一个满意的客户。一个使用AI的简单应用即可立即获得回报。

并行处理

当执行任务时，计算机可能会非常熟练，但是这些计算并不总是有效的。许多任务或请求需要大量时间和数据。解决某些问题可能需要微处理器花费数小时，数天甚至数年的时间。获得更快解决方案的一种方法是使用功能强大的纳米技术处理器。但是，这是一个非常昂贵的“解决方案”。

并行处理使用多个微处理器来处理同一任务的各个部分。并行处理是将任务分为不同部分，并在连接到同一台计算机的不同处理器上同时执行它们的操作或过程。通过使用多个处理器，此方法可以更好地承担负载，因为它们可以同时工作以解决问题。使用AI的并行处理作为大规模问题解决者的价值对于Google，Intel和IBM等公司而言，是一笔轻松的支出。所有人都推出了由AI管理的神经处理器。

据说使用并行处理的精益流程制造可将效率提高300％。精益流程是指现代化，智能的机器操作与并行处理相结合将如何提高盈利能力。运动营养饮料行业就是制造需要对市场需求快速做出反应并通过使用并行处理方法进行变化的一个示例。运动饮料是一种需求商品，但它们正在解决消费者口味多样化的复杂性，对SKU（库存单位）数量的库存跟踪的总体增加以及许多涉及过敏原和卫生标准的法规的现实。

运动营养品制造商发现难以应付不断增长的客户需求，需要更大的加工设备和更多的空间将其放置在车间。用于生产这种高价值营养产品的大多数过程系统都是线性的–它们始于原材料的一端，而过程的另一端则是最终产品。对于某些制造商，无论是小批量生产还是大批量生产特定配方，都使用相同的方法，并且通常使用相同的设备。当越来越多的配方更换到生产线的下游时，就会出现问题，从而破坏传统加工的有效性。在配方之间进行转换所花费的停机时间不仅减慢了该过程的速度，而且还影响了操作，特别是在交叉污染是真正的风险的情况下。都在同一时间。

大数据

大数据在AI和ML改善制造业的方式上产生了巨大的变化。对于大数据分析，最终的结果通常是使机器更智能并扩展所需的功能。

通过AI APP每天都在发生变化。

AI不会接管我们的世界，或者扼杀我们的工作，但它会改变我们的业务技术，提高我们的生活。我们才刚刚开始摸索。人工智能已开始成为商业企业的重要组成部分，并应带来更好的结果和更满意的客户。

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