Słownik pojęć

AI w produkcji przemysłowej

Czym jest AI w produkcji przemysłowej?

AI w produkcji przemysłowej obejmuje zastosowania w wytwarzaniu i przemyśle, takie jak predykcyjne utrzymanie ruchu na podstawie danych z czujników, zautomatyzowana kontrola jakości z użyciem kamer, optymalizacja parametrów procesu i planowanie produkcji oraz roboty pracujące obok ludzi. Celem są rzadsze awarie, mniej odpadów i stabilniejsza praca. Wymaga to wiarygodnych danych z maszyn i zaangażowania ekspertów z hali produkcyjnej. Przykład: system rozpoznaje po wzorcach drgań, że łożysko może wkrótce ulec awarii.

Tematy

przemysł
produkcja
Jakość

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Roboty współpracujące (coboty)

Roboty współpracujące, czyli coboty, to roboty przemysłowe zaprojektowane do pracy bezpośrednio obok ludzi, bez oddzielającego ogrodzenia ochronnego. Czujniki, ograniczone siły i prędkości oraz funkcje bezpieczeństwa sprawiają, że zatrzymują się lub odsuwają przy kontakcie; wymagania określają normy, takie jak seria ISO 10218. Coboty wykonują zadania takie jak załadunek maszyn, skręcanie czy pakowanie, podczas gdy pracownicy zajmują się kontrolą i przypadkami szczególnymi.

Robotyka
Produkcja
+1

Wykrywanie anomalii

Wykrywanie anomalii polega na znajdowaniu punktów danych, zdarzeń lub wzorców, które wyraźnie odbiegają od normy. Mogą to być nietypowo duże transakcje, nagłe skoki odczytów czujników, zduplikowane rekordy lub podejrzana aktywność w sieci. Wykorzystuje się je w finansach, bezpieczeństwie IT, produkcji i kontroli jakości. Metody obejmują zarówno proste progi statystyczne, jak i modele uczące się; wykryte przypadki są wskazówkami, które powinien ocenić człowiek.

Analiza danych
Kontrola jakości
+1

Szablon

Widzenie komputerowe

Widzenie komputerowe (computer vision) to dziedzina AI, w której komputery interpretują obrazy i nagrania wideo. Typowe zadania obejmują wykrywanie i lokalizowanie obiektów, odczytywanie tekstu na obrazach oraz pomiary komponentów. Technologię tę wykorzystuje się na przykład w kontroli jakości w produkcji, w systemach wspomagania kierowcy, w logistyce i w diagnostyce obrazowej w medycynie.

analiza obrazu
deep learning
+1

Modelowanie predykcyjne

Modelowanie predykcyjne to techniczne jądro analityki predykcyjnej: na podstawie przykładowych danych ze znanymi wynikami buduje się model, który przewiduje wartość lub klasę dla nowych przypadków. Typowe metody to regresja, drzewa decyzyjne, lasy losowe i sieci neuronowe. Model może na przykład szacować cenę nieruchomości na podstawie powierzchni, lokalizacji i roku budowy. Przed wdrożeniem testuje się go na zatrzymanych danych, aby wykryć przeuczenie.

modelowanie
predykcja
+1