人工智能為ChatGPT和制造商賦能
ChatGPT可以通過解釋來自各種傳感器的大量數(shù)據(jù)來簡化這一過程。
以下是人工智能用于改造制造企業(yè)的三種方式,以及ChatGPT等技術(shù)如何提升人工智能的優(yōu)勢。
1、加強生產(chǎn)線的質(zhì)量檢查
質(zhì)量檢查是制造過程的一個重要方面,因為其確保產(chǎn)品符合所需的規(guī)格和標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)上,質(zhì)量檢查由人工操作員執(zhí)行的,這既耗時又容易出錯。然而,人工智能可以通過自動化和減少錯誤來幫助改進質(zhì)量檢查過程。通過在具有已知缺陷的產(chǎn)品圖像上訓(xùn)練算法,系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)識別未來產(chǎn)品中的類似缺陷,這可以顯著減少人工干預(yù)的需求,并加快質(zhì)量檢查過程。
人工智能還可以讓生產(chǎn)線上的工人持續(xù)訓(xùn)練模型,以發(fā)現(xiàn)算法可能遺漏的缺陷。該技術(shù)可用于制造過程的各個階段,從原材料檢驗到最終產(chǎn)品檢驗。
傳統(tǒng)上,這些人工智能模型不容易與之交互,因為其需要數(shù)據(jù)專家的維護和非常高水平的微調(diào),這可能是時間和資源密集型的。ChatGPT作為一種語言模型可以彌合這一差距,因為其提供了一種基于自然語言的方法來訓(xùn)練模型以識別新缺陷。此外,其還可以幫助組織識別導(dǎo)致缺陷的生產(chǎn)線中難以發(fā)現(xiàn)的問題。
2、數(shù)字孿生
數(shù)字孿生是物理產(chǎn)品、流程或系統(tǒng)的虛擬復(fù)制品,用于在構(gòu)建產(chǎn)品之前模擬和測試產(chǎn)品,使制造商能夠在物理生產(chǎn)流程開始之前識別并糾正任何問題。
人工智能可以通過分析從傳感器、攝像頭和其他來源收集的大量數(shù)據(jù),來提高數(shù)字孿生的準(zhǔn)確性和可靠性,從而創(chuàng)建更準(zhǔn)確、更詳細(xì)的數(shù)字孿生。人工智能驅(qū)動的數(shù)字孿生可用于預(yù)測產(chǎn)品在不同條件下的行為,如溫度、濕度或壓力的變化。通過模擬這些條件,制造商可以在潛在問題發(fā)生之前識別,并進行任何必要的調(diào)整。
但,創(chuàng)建這些模擬是一項需要大量計劃和多次迭代的工作,而且數(shù)據(jù)解釋的負(fù)擔(dān)也很重。ChatGPT等模型可以綜合和解釋來自這些模擬的大量數(shù)據(jù),并為團隊提供見解,使制造商能夠為這些模擬設(shè)置標(biāo)準(zhǔn),并要求基于ChatGPT的模型創(chuàng)建所有設(shè)置數(shù)據(jù),同時引入這些模擬的變化旨在測試。
ChatGPT等模型支持的數(shù)字孿生還可以通過創(chuàng)建交互式模塊來創(chuàng)建員工培訓(xùn)計劃,這些模塊可以模擬現(xiàn)實生活中的場景,供員工練習(xí)和學(xué)習(xí),而不需要額外的費用來設(shè)置現(xiàn)實生活中的實踐環(huán)境。
3、維護預(yù)測和預(yù)報
人工智能可以使用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測資產(chǎn)何時可能需要維修,并使用戶能夠相應(yīng)地針對該需求進行規(guī)劃。但現(xiàn)在,其還可以分析從傳感器收集的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)記錄了振動水平、溫度和濕度等指標(biāo),以識別模式和異常,表明設(shè)備何時可能發(fā)生故障。
ChatGPT可以通過解釋來自各種傳感器的大量數(shù)據(jù)來簡化這一過程,從而獲得關(guān)鍵發(fā)現(xiàn),使團隊能夠確定故障可能出現(xiàn)的位置,并在需要關(guān)閉之前采取行動。
人工智能在制造業(yè)中的好處是不可否認(rèn)的。人工智能系統(tǒng)的實施可以幫助制造企業(yè)在瞬息萬變的市場中保持競爭力。隨著行業(yè)的不斷發(fā)展,人工智能的使用在保持競爭優(yōu)勢方面將變得越來越重要,ChatGPT等模型將使智能制造商能夠?qū)⑷斯ぶ悄芤肷a(chǎn)線本身。
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