Dürr anawasilisha Advanced Analytics, programu ya kwanza ya AI iliyo tayari sokoni kwa maduka ya rangi.Sehemu ya moduli ya hivi punde zaidi katika mfululizo wa bidhaa za DXQanalyze, suluhu hii inaunganisha teknolojia ya kisasa zaidi ya IT na uzoefu wa Dürr katika sekta ya uhandisi wa mitambo, kubainisha vyanzo vya kasoro, kufafanua mipango bora ya urekebishaji, kufuatilia uhusiano ambao haukujulikana hapo awali na kutumia ujuzi huu kurekebisha algorithm kwa mfumo kwa kutumia kanuni ya kujisomea.
Kwa nini vipande mara nyingi vinaonyesha kasoro sawa?Je, ni lini mpya zaidi ambapo kichanganyaji kwenye roboti kinaweza kubadilishwa bila kusimamisha mashine?Kuwa na majibu sahihi na sahihi kwa maswali haya ni muhimu kwa mafanikio endelevu ya kiuchumi kwani kila kasoro au matengenezo yasiyo ya lazima ambayo yanaweza kuepukwa huokoa pesa au kuboresha ubora wa bidhaa."Hapo awali, kulikuwa na masuluhisho machache sana ambayo yangeturuhusu kutambua mara moja kasoro za ubora au mapungufu.Na kama zilikuwepo, kwa ujumla zilijikita kwenye tathmini ya kina ya data au majaribio ya kujaribu-na-kosa.Mchakato huu sasa ni sahihi zaidi na shukrani za kiotomatiki kwa Akili Bandia”, anaeleza Gerhard Alonso Garcia, Makamu wa Rais wa MES & Control Systems huko Dürr.
Mfululizo wa bidhaa dijitali wa Dürr wa DXQanalyze, ambao tayari ulijumuisha moduli za Upataji Data kwa ajili ya kupata data ya uzalishaji, Visual Analytics kwa ajili ya kuiona, na Uchanganuzi wa Kutiririsha, sasa unaweza kutegemea mtambo mpya wa Uchanganuzi wa Juu unaojifunzia na mfumo wa ufuatiliaji wa mchakato.
Programu ya AI ina kumbukumbu yake
Ubora wa Uchanganuzi wa Hali ya Juu ni kwamba sehemu hii inachanganya kiasi kikubwa cha data ikijumuisha data ya kihistoria na kujifunza kwa mashine.Hii inamaanisha kuwa programu ya AI ya kujifunzia ina kumbukumbu yake yenyewe na kwa hivyo inaweza kutumia habari ya zamani kutambua uunganisho changamano katika idadi kubwa ya data na kutabiri tukio la siku zijazo kwa usahihi wa hali ya juu kulingana na hali ya sasa. hali ya mashine.Kuna matumizi mengi ya hii katika maduka ya rangi, iwe katika sehemu, mchakato, au kiwango cha mmea.
Utunzaji wa utabiri hupunguza wakati wa kupanda
Linapokuja suala la vipengele, Uchanganuzi wa Hali ya Juu unalenga kupunguza nyakati za kutokuwepo kazi kupitia matengenezo ya ubashiri na maelezo ya ukarabati, kwa mfano kwa kutabiri maisha yaliyosalia ya huduma ya kichanganyaji.Ikiwa sehemu itabadilishwa mapema sana, gharama za vipuri huongezeka na kwa hivyo gharama za ukarabati wa jumla huongezeka bila lazima.Kwa upande mwingine, ikiwa imesalia kwa muda mrefu sana, inaweza kusababisha matatizo ya ubora wakati wa mchakato wa mipako na kuacha mashine.Uchanganuzi wa hali ya juu huanza kwa kujifunza viashirio vya uvaaji na muundo wa muda wa uvaaji kwa kutumia data ya roboti ya masafa ya juu.Kwa kuwa data hurekodiwa na kufuatiliwa kila mara, sehemu ya kujifunza kwa mashine hutambua kivyake mitindo ya uzee kwa kipengele husika kulingana na matumizi halisi na kwa njia hii hukokotoa muda mwafaka zaidi wa uingizwaji.
Mikondo ya halijoto inayoendelea kuigwa na kujifunza kwa mashine
Uchanganuzi wa Kina huboresha ubora katika kiwango cha mchakato kwa kutambua hitilafu, kwa mfano kwa kuiga mkondo wa kuongeza joto kwenye oveni.Hadi sasa, watengenezaji walikuwa na data iliyoamuliwa na vitambuzi pekee wakati wa utekelezaji wa kipimo.Hata hivyo, curves joto-up ambayo ni ya umuhimu wa msingi katika suala la ubora wa uso wa mwili wa gari hutofautiana tangu umri tanuri, wakati wa vipindi kati ya anaendesha kipimo.Uvaaji huu husababisha mabadiliko ya hali ya mazingira, kwa mfano katika ukubwa wa mtiririko wa hewa."Hadi sasa, maelfu ya miili huzalishwa bila kujua halijoto halisi ambayo miili ya mtu binafsi imepashwa joto.Kwa kutumia mashine ya kujifunza, sehemu yetu ya Uchanganuzi wa Hali ya Juu huiga jinsi halijoto inavyobadilika katika hali tofauti.Hii inawapa wateja wetu uthibitisho wa kudumu wa ubora kwa kila sehemu binafsi na kuwaruhusu kutambua hitilafu,” anaeleza Gerhard Alonso Garcia.
Kiwango cha juu cha uendeshaji wa kwanza huongeza ufanisi wa jumla wa vifaa
Kuhusu kipandikizi, programu ya DXQplant.analytics inatumika pamoja na moduli ya Uchanganuzi wa Kina ili kuongeza ufanisi wa jumla wa kifaa.Suluhisho la akili la mtengenezaji wa Ujerumani hufuatilia kasoro za ubora zinazorudiwa katika aina maalum za mifano, rangi maalum au kwenye sehemu za mwili.Hii inaruhusu mnunuzi kuelewa ni hatua gani katika mchakato wa uzalishaji inawajibika kwa kupotoka.Kasoro kama hiyo na uunganisho wa sababu zitaongeza kasi ya utekelezaji wa kwanza katika siku zijazo kwa kuruhusu kuingilia kati katika hatua ya mapema sana.
Mchanganyiko kati ya uhandisi wa mimea na utaalam wa dijiti
Kutengeneza miundo ya data inayoendana na AI ni mchakato mgumu sana.kwa kweli, ili kutoa matokeo ya akili na kujifunza kwa mashine, haitoshi kuingiza kiasi kisichojulikana cha data kwenye algorithm ya "smart".Ishara zinazofaa zinapaswa kukusanywa, kuchaguliwa kwa uangalifu na kuunganishwa na maelezo ya ziada yaliyopangwa kutoka kwa uzalishaji.Dürr aliweza kubuni programu inayoauni hali tofauti za utumiaji, hutoa mazingira ya wakati wa utekelezaji kwa modeli ya kujifunza mashine na kuanzisha mafunzo ya kielelezo."Kuunda suluhisho hili ilikuwa changamoto kubwa kwani hakukuwa na modeli halali ya kujifunza mashine na hakuna mazingira ya kufaa ya wakati wa kukimbia ambayo tungeweza kutumia.Ili kuweza kutumia AI katika kiwango cha mtambo, tumeunganisha ujuzi wetu wa uhandisi wa mitambo na mitambo na ule wa wataalam wetu wa Kiwanda cha Dijitali.Hii ilisababisha suluhisho la kwanza la kijasusi kwa maduka ya rangi,” anasema Gerhard Alonso Garcia.
Ujuzi na maarifa yameunganishwa ili kutengeneza Uchanganuzi wa Hali ya Juu
Timu ya taaluma mbalimbali inayoundwa na wanasayansi wa data, wanasayansi wa kompyuta na wataalam wa mchakato walitengeneza suluhisho hili la akili.Dürr pia ameingia katika ushirikiano wa ushirikiano na watengenezaji kadhaa wakuu wa magari.Kwa njia hii, wasanidi walikuwa na data halisi ya uzalishaji na mazingira ya tovuti ya beta katika uzalishaji kwa matukio tofauti ya programu.Kwanza, algorithms zilifunzwa katika maabara kwa kutumia idadi kubwa ya kesi za majaribio.Baadaye, algoriti ziliendelea kujifunza kwenye tovuti wakati wa operesheni ya maisha halisi na kujirekebisha kulingana na mazingira na hali ya matumizi.Awamu ya beta ilikamilishwa hivi majuzi kwa mafanikio na ilionyesha ni kiasi gani cha AI ina uwezo.Maombi ya kwanza ya vitendo yanaonyesha kuwa programu kutoka Dürr huboresha upatikanaji wa mimea na ubora wa uso wa miili iliyopakwa rangi.
Muda wa posta: Mar-16-2022