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制造业中的人工智能(AI):走向零步,零缺陷操作

IMC-2020演示37:50分钟

由Mohamad Abuali,Iotco

无计划计划的减少或几个百分比的废料减少可以在厂家节省数百万美元。这种引人注目的价值主张导致了基于人工智能(AI)的预测性维护和预测质量解决方案的重大投资和兴趣。制造公司采用数字转型,利用AI和大(智能)数据指标,以实现店铺楼层的更高效率和生产率。

尽管有这种兴趣日益增长,但许多公司没有实现可以提供所需价值和投资回报的解决方案。一些不到成功的解决方案不包含域知识,或者具有差的数据质量,或者具有不完整的商业案例,或者在AI机器学习模型和方法中缺乏稳健性。此演示文稿将:

  • 满足许多这些挑战,并提出了令人信服的真实榜样,以证明在制造中迅速部署AI的价值。
  • 介绍一个系统方法,以定义业务和技术问题,并从数据收集部署最先进的端到端分析平台到交付健康和流程信息,以及如何解决这些解决方案的最佳实践指南随着时间的推移可以保持和改善。
  • 现实世界制造实例与投资回报率,包括冲压,铸造,数控加工,工业机器人等。预测性维护中的例子,重点在减少未参与计划的停机时间以及关于预测质量的案例研究,其中主题正在提高质量和减少废料。

最后,演讲将提供实用的方法,并根据制造商在数字成熟程度的水平上以逐步的方式开始追求其数字转型之旅的实用方法和经验教训。介绍和案例研究将阐明制造商如何从“失败并修复”到“预测和规定”零停机和零缺陷操作;保持成本,部署,技术架构和可扩展性。