人工智能有助于提高制造能力
几十年来，使用机器视觉的自动化一直是制造商提高利润率的最受欢德国必威迎的方式之一。如今，通过人工智能(AI)技术实现的自动化正在改变制造业改善业务运营和获得新客户的能力。
最基本的是，人工智能为机器和计算系统提供了能力从数据和例子中学习为了预测结果。根据弗雷斯特研究公司(Forrester Research)的数据，令人震惊的是，53%的技术决策者正在实施或扩大人工智能的使用，另有20%的决策者计划在未来12个月内实施人工智能。制造业是接受人工智能的最大行业之一，另外两个行业是医疗保健和零售业西盟体育betway制造业中的人工智能预计每年增长近50%，到2025年将达到172亿美元。
人工智能可以用于供应链管理、质量测试和检验或设备预测性维护等不同领域。人工智能具有真正的变革性力量，可以重塑制造商对其整个运营的思考方式。但是，即使这项改变游戏规则的技术不断进步，变得更加用户友好，许多制造商仍然难以充分利用它，这主要是由于成本、启动时间、所需的专业知识和结果的可靠性等方面的挑战。
通过重新定义他们对性能的期望，无论是发现缺陷，避免错误拒绝，还是节省时间，拥抱人工智能的制造商，特别是基于深度学习的应用，作为其检测自动化战略的一部分，可以享受重大的经济和物质收益。
一个成功的深度学习项目可以节省成本，以及产量的提高和更好地了解自己的制造工艺。虽然实施深度学习解决方案有初始的直接成本，包括软件和硬件费用，工程人员的开发成本，以及收集数据输入所需的时间，但直接和间接的收益是巨大的。
在这里，我们探讨了人工智能在直接财务ROI计算之外的三个预期和意想不到的好处。
削减成本和管理费用
制造商愿意冒险取代过时的工作实践——特别是人工检查，机器视觉很难实现——将获得更少的开销。德国必威人工检验以人工成本为主，每年发生，包括人员流动和再培训费用。当人工检查人员全神贯注时，他们往往优于自动化解决方案。但大多数操作员只能集中注意力15-20分钟，导致轮班或生产线之间的不一致。当计算人工智能项目的回报时，许多制造商惊讶地发现他们的产量和吞吐量提高得如此之快。
加快实施
这听起来可能令人惊讶，因为许多人认为确定AI应用程序范围所涉及的启动时间很长。但是，为工厂自动化设计的新的、易于使用的人工智能软件实际上可以加快上市时间。考虑到精确地编程和维护具有人类判断元素的复杂机器视觉应用程序所涉及的时间和精力:随着时间的推移，缺陷库、要考虑的异常和过滤器可能会变得巨大。德国必威人工智能不再为计算机编写算法或编写复杂的规则，而是教会同一系统从数据集中学习，并根据这些例子做出决策。在一些高质量工程师和几百到几千张训练图像的帮助下，AI应用程序可以在几周内实现、测试和完善。
改进分析和上游过程控制
记录检查结果的人工智能解决方案为用户提供了保证，以及在未来出现故障时追溯检查图像和决策的能力。一旦最终检查站成功自动化，通常可以将检查步骤上游迁移到在线检查。在花费时间或为坏部件增加额外价值之前，通过更快地识别缺陷来降低成本。最后，基于深度学习的机器视觉可以与您的整体工艺改进计划相关德国必威联，例如将具体的视觉数据与其他指标相关联，如工艺配方、组件供应商、设备差异、工厂位置等。
人工智能是一种新的节省劳动力的自动化技术，可以帮助制造商获得额外的利润，并在整个供应链中享受间接利益。通过将人工智能作为组织整体战略自动化计划和运营的一部分，该技术可以帮助制造企业实现新的业绩高度，增加股东价值，并领先于竞争对手。
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