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工業生産を強化する ai のアプリケーション シナリオは、主に次の 3 つの側面に焦点を当てています。1. 生産プロセスの最適化: ai技術により生産工程中の異常を正確に予測し、生産パラメータを自動調整することで生産ラインの安定稼働を実現します。たとえば、ai システムは、リアルタイムで収集されたデータに基づいて生産プロセスの異常を特定し、生産パラメータを自動的に調整して、生産プロセスの正確な制御を実現します。

2. 製品の品質を向上させる: 機械学習アルゴリズムによる大量の設計データのディープマイニングを通じて、潜在的な設計ルールと最適化スペースを発見することができ、ai テクノロジーは製品の開発と設計を支援し、迅速な反復と最適化を実現します。たとえば、レシピの研究開発段階では、aiとar技術を組み合わせて仮想レシピ研究開発環境を構築し、レシピの迅速な反復と最適化を実現します。

3. アフターサービスを最適化します。 ai テクノロジーは、機器の遠隔監視、故障診断、予知保全を実現するためのインテリジェントな運用および保守プラットフォームを確立できます。ビッグデータ分析技術を通じて、aiシステムはリアルタイムで機器の稼働データを監視し、潜在的な故障を分析し、対応するメンテナンスの提案を提供することで、運用とメンテナンスのコストを効果的に削減し、顧客満足度を向上させることができます。

工業生産がインテリジェンスとデジタル化に向けて変革する中、ai テクノロジーの適用により製造業のアップグレードとイノベーションが加速しています。しかし、企業はインテリジェントな変革を実現する過程で多くの課題にも直面しています。 まず第一に、情報化の基盤、ビジネス モデル、変革のニーズは業界ごとに大きく異なるため、完全に普遍的なソリューションを見つけるのは困難です。第二に、既存の情報システムは多様かつ複雑であり、これらのシステムをインテリジェント テクノロジーと効果的に統合してデータの相互運用性とビジネス プロセスのリエンジニアリングを実現する方法が、企業が直面するもう 1 つの大きな問題となっています。最後に、ai テクノロジーの適用には多額の設備投資と人材トレーニングが必要となり、企業の財務力と人材予備力に対する要求が高まります。

全体として、ai テクノロジーの継続的な開発と応用により、製造業界は新たな発展の機会を迎えることになります。 課題にうまく対処するために、企業は将来的に市場競争力を獲得するために、積極的に探索、試行、実践する必要があります。