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认知计算将如何影响制造业?

近年来,物联网、大数据和人工智能等技术快速发展,并衍生出多个行业的智能化应用,例如自动驾驶、智能制造、智慧医疗、智能交通等。基于数据分析和认知计算的技术正在影响我们的生活和工作方式,为企业提供了新的竞争优势。


在制造业中,人们的工作方式开始改变,在信息化技术的支持下,雇主能够与工人、客户以及供应商进行紧密互动,使得制造过程更协调。工厂获得大量数据之后,通过人工智能的方法,例如计划、推理和学习,最终获得最好的决策见解。


目前主要的认识技术包括机器学习、计算机视觉和语言的认知等。语言认知能理解和生成人类语言,以便利用书面和口头方式加速与机器的交互。而机器学习可以从数据中学习而自动化诊断,无需精确编程。还有计算机视觉,可以从一系列图像中挖掘、评估和理解有用信息。


这些技术使得机器能够理解人类行为,并能接手人类工作的一部分。通过认知计算机提供的信息,制造商可以及时决定行动方案,最终实现最优的生产管理。


制造业的数字化未来趋势


未来几年工业将走向数字化,而物联网是主要推动力之一,物联网设备将会激增,数量会超过100亿。而围绕着这些设备,如何创建数据分析,改善我们的业务和生活是至关重要的的事情。


由于传输大量数据,传统计算将难以跟上。处理如此大规模的数据,必需采用认知计算这样的技术,以便管理、评估和改进信息。认知计算是制造业向数字化转型的一部分,采用新技术可以分阶段完成,认知计算也适合这种形式。


未来工厂里对设备的管理是通过传感器连接和分析,从设备和生产线上获取各种各样的数据,并通过认知理解来改善劳动力和能源等资源分配,最终提高性能效率并减少不必要的停机时间。


认识计算将在未来制造业中起到关键作用,例如基于机器学习的机器人将会成来未来工厂关注的一个重点领域。工业机器人的销量已经证实了未来的方向,而智能机器人配备了传感器,易于编程,有人工智能技术的加持下,将变得更聪明,更具响应性和自主性。


认识计算带来深刻改变


工厂希望能够快速响应市场的变化和客户的个性化需求,因此需要提高生产的自动化和灵活性,新一代智能机器人对于柔性化生产非常有利。不久的将来,随着机器人的功能升级,以及成本的进一步下降,智能机器人将会在小型工厂中广泛采用。


多年来,人们一直在研究用计算机模拟人类大脑的工作方式,从过去的可编程系统到现在的认知系统,利用数据挖掘、模式识别和语言认识等自学习算法。认知计算也可以帮助实现灵活的自动化,例如通过自动检测可以预测和改善维护,防止意外停机。


先进的人工智能技术给制造业带来巨大的提升,利用机器视觉认知检测有缺陷的部件,在设备运送到市场之前进行处理,保证产品的良品率。无论是智能机器人、还是视觉检测,计算机系统的认知处理都是关键。


如果将超级计算机添加到制造设备中,它可以使用采集到设备中传感器的信息,并对电机或轴承故障等事项进行预测分析,利用机器学习算法更容易寻找系统性能和动作中的故障。


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