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第28屆青島國際工業自動化技術及裝備展覽會
2026年7月16-19日|青島國際會展中心(紅島館)
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魯公網安備 37020202001388號
一般而言，人工智能平臺的成功已被人工智能在工業領域的成功所復制。當前，專家認為AI處于新生階段。隨著時間的流逝，增長將進一步實現，我們將在工業中獲得更多說明性的例證。
但是，這與今天的用例或示例并沒有什么區別。人工智能已經開始在工業領域中使用，并獲得了真正的回報。AI的當前使用表明了我們未來的期望。根據當前的例子，我們面前有一個路線圖。
AI平臺如何徹底改變自動化行業
AI平臺已被應用到幾乎每個行業/工業領域。包括Pinterest在內的基于用戶的服務使用深度學習來識別圖像并創建獨特的用戶體驗。研究與開發行業使用深度學習方法來檢測Internet上的各種安全風險。貝寶（PayPal）等金融公司將受到模式驅動的深度學習的幫助，以發現并發現欺詐行為。在制造，醫學，教育和醫療保健領域增加AI的便利性，您將獲得全面的技術，這暗示著未來的巨大增長。
通過將其與其他技術（包括物聯網（IoT），云計算，增強現實（AR）和大數據）相結合，可以輔助AI在各個行業的應用。所有這些技術正在共同努力，為AI創建正確的操作基礎架構。
基于AI在整個行業中的用途，它在各個領域創造了卓越的價值。它不僅可以準確地預測和調節需求，而且還可以幫助公司從機器中獲得最大收益，同時消除不必要的維護或停機時間。
這些好處最終將加在一起，以提供首選的客戶體驗。例如，在零售行業中，人工智能可以幫助賣家查明客戶想要的東西，有時甚至在客戶自己不知道之前就可以找到。想像一下AI必須為全球各行各業提供的一切時，可能性確實是無窮無盡的。
人工智能為工業領域開辟了新視野，并擴大了眾多流程和例程。
首先，可以將AI平臺應用于各種制造過程。從自適應制造到預測性維護，自動質量控制和無人駕駛汽車，人工智能是所有這些過程的大腦。AI還可以通過減少效率低下和減少停機時間的方式來優化生產流程。行業還可以在流程中調整和優化參數。
人工智能使組織設計新產品的生產相對容易。人工智能降低了在市場上推出新產品/技術的風險。最后，人工智能可以通過使用新的更好的異常檢測方法來幫助組織更輕松地識別和突出問題的根源。
人工智能如何運作
顯然，上面提到的AI的所有好處說起來容易做起來難。AI技術的模型需要大量的見識，只有通過適當的分析和數據收集才能實現。人工智能可以在多種應用中有效工作，以增強工業流程。
邊緣分析
Edge Analytics通過添加實時自動化來微調預測性維護過程。通過在邊緣幾秒鐘內記錄并解釋分析數據，將幾乎實時地生成結果。跨邊緣連接的處理器執行靠近信息源的第一階段工作，從而降低了跨多個連接點傳輸數據的成本。使用邊緣計算進行異常檢測可以在不影響性能的情況下實時突出顯示操作問題。
機器視覺
AI可以使用視覺方法來比較產品并確定產品是否通過檢驗。精確質量分析中的機器視覺將比人眼敏感許多倍的攝像機輸入與用于改善圖像推理能力的AI技術結合在一起。
機器視覺工具可以神奇地發現那些本來不會引起注意的地方的微觀故障。電路板故障通常是由于視頻數據和機器視覺工具的使用而引起的。機器學習算法經過嚴格的培訓和監督，以產生可操作的見解，以便檢測和修復所有此類故障。對機器學習算法進行了適當的培訓和監督，以生成可行的見解。
預測性維護
預測性維護有助于實現行業內部的異常檢測。通過使用100％實時生成的數據，預測性維護模型有助于發現80％以上的異常情況。
據預測，企業中所有意外停機中有40％以上是由于資產故障而發生的。此外，在故障之前仍未被發現的問題固定資產將導致成本增加50％。認知異常檢測可以解決這些問題。基于AI的異常方法使用自底向上方法檢測可能的故障，然后進行糾正。一旦發現異常并完成了預測性維護，組織就可以避免風險，膨脹的成本以及維修故障組件的停機時間。
更高效的設計和管理
數字孿生的概念進一步擴大了AI在設計生成和異常檢測中的使用。與數字雙胞胎共存的資產很容易監控。當噴氣發動機受到影響并開始退化或老化時，其數字雙胞胎將顯示這些退化跡象，以便工程師輕松監控。這樣可以節省將來的成本和維護費用。
實例
工業界有許多AI實例，包括：
數字孿生在眾多行業中的使用帶來了更好的資產監控。許多航空公司使用這些數字雙胞胎來測量環境對其機械的影響。數字孿生通過有效的圖像量化結果。
跨多個組織進行了邊緣分析。培訓有助于正確利用實時數據以獲得實時結果。迅達電梯正在使用邊緣計算來生成電梯的實時性能數據，其中包括諸如門開和關的速度之類的度量。
制造業中的許多組織已經基于對資源的需求實施了認知異常檢測，這些資源將限制由于資產或機器故障而導致的停機時間。
加入AI潮流的條件
加入AI潮流需要滿足某些要求：
首先建立一個基于多種新技術的工業創新平臺，包括云計算，人工智能和物聯網。與合適的服務提供商，設備和通信進行協作，以獲得理想的結果。產品，數據分析，機器學習和AR之間的協作結合在一起，創建了一個簡單的數據模型。
此外，為模型建立合作伙伴關系并創建生態系統也非常重要。沒有任何一家企業可以獨立滿足您的端到端解決方案。這些解決方案涵蓋云，終端連接，應用程序服務和數據分析。您需要與多個服務提供商建立合作伙伴關系才能達到這個生態系統。目的應該是從“產品至上”轉變為“服務至上”。工業創新平臺使企業能夠從銷售產品轉向提供服務。
總而言之，AI平臺正在改變工業領域的各行各業，并將在全球工業即將到來的時代發揮重要作用。