COVID流行變化的許多方麵的工作。遠程訪問獲得承認,在許多行業,改變了自然植物地板工程部門的工作。在去年的研討會上采用人工智能的挑戰,很明顯,技術隻是眾多挑戰之一。更關鍵的成功的人工智能引入人為因素和組織。
在今年的論壇,AI車間將著眼於人類和人工智能之間的相互依存。我們將專注於工業應用,包括:
我們大多數人每天都使用人工智能。汽車是正確的/自動完成短語在我們的智能手機。在電弧的觀點中,有一個潛力巨大的人工智能工業世界的這些用例,例如PLC編程自動完成即時代碼協助,自動化測試等。通常機器建築商需要調整他們的程序稍微適應一個客戶特定機器的要求。人工智能可以幫助快速調整代碼。可能是一個特例翻譯從羅克韋爾西門子PLC代碼,仍然不能做的東西。
除了故障,見下文,人工智能的最明顯的例子是在預見性維護中使用它。人工智能還可以支持維修團隊建議措施或者隻是使用路由優化任務之間(旅行推銷員問題)
下麵的場景。在半夜一個至關重要的機器突然靜止。運營團隊充斥著警報。資源是有限的。很少有機會打電話給你當地的服務合作夥伴或機器建設者。每分鍾的停機時間是昂貴的。
這裏有各種方式人工智能可以幫助。第一個顯然是報警管理,人工智能可以幫助跟蹤問題的根源。如果你有一個很難想象這個,看電影的乘客,人工智能可以幫助詹妮弗·勞倫斯在幾秒鍾內追蹤原始的問題。進一步閱讀:https://dzone.com/articles/how-aiops-revolutionizes-alarm-management
人工智能也已用於解決問題。幾年前,我參觀了一個IBM布斯在漢諾威展上,他們顯示沃森用來支持故障排除。上回的論壇,這也是維護團隊討論和輝瑞公司向我們展示了他們的解決方案。
所有這些例子有一個共同點,他們需要一個人工智能與人類之間的緊密“協作”的勞動力。AI可以做很多事情,但不能持有一把螺絲刀或解決一個問題,我們沒有數據。的
更緊密的集成人工智能也熊工作者麵臨的挑戰/運營商/工程師。人工智能應該集成多少?接受多少錢沒有感覺機器使幼兒化的勞動力?
在車間,我們計劃交換實例,討論未來的發展。
圖片來源:Pixabay
