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AI和IoT驱动现代制造效率创新

制造商知道必须适应条件变化才能保持竞争许多人寻找人工智能和物联网以在持续高求的风景中实现该目标下下文我们将研究一些具体方法使用AI和IoT制造以保持生产率并保持创新

调进IoT数据到pinpoint缓冲

现代制造设施含有丰富的宝贵信息IoT传感器帮助技术保存头目访问它并获取可操作数据说明进展顺利和哪些方面必须改进举例说,IoT数据可以显示哪条组装线最有效和在什么时间产生效果

在多站点存在的情况下,IoT数据可以显示哪些设施输出量最大人民可以缩小差异的潜在成因,努力提高一致性

更新团队成员需要更多训练或过期设备IoT传感器常深入事物底部,只要使用者花时间分析数据

考虑设在联合王国的汽车制造商印度子公司案例制造满载车辆和组件公司历时20年处理缓冲问题领导人投入工业Iot解决方案查找并修复流程瓶颈

第一步是上传每个制造步骤基于时间的数据到表板上,以提供进一步分析人民也可以使用仪表板监控和优化所有商店楼层设备连色码设计都显示关键度量是否在理想参数内由于IoT工具云源化,授权用户可以很容易地从任何地方访问数据

并存数字双功能使用它允许制造商测试各种方法之后他们可以更有信心改变操作而不遇到不愉快意外总体技术允许提高15%画店线代表还表示IoT传感器实时数据帮助避免停机

AI和IoT制造学习客户需求

浏览零售架显示各种可能性令人难以置信并不容易确定哪些产品会快速销售或流水开发新产品需要大量资源以至于人们无法冒一切风险正因如此,一些制造商使用人工智能和IoT解析大部份谜题 找出最有可能买到的东西

举个例子,一大电子商务品牌2022年揭幕新智能语音特征允许品牌回答问题潜在客户问最常使用并引导电子商务专用商店智能扬声器用户问道 : “我如何从地毯上摘下宠物毛? ” 他们可能会得到建议 找个特殊的吸尘器卖方还可以连接到哪里可以买到它

卖家也可以登录门户显示客户最常用问题如果公司制造并销售产品,这些查询可显示人的疼痛点和企业如何用新项目或现有项目解决问题另一例中, 150多年历史的食品品牌转而使用AI加速创新努力

编译调味可成为令人们有兴趣购买的好方法 但也复杂公司跟踪数以亿计数据点查找产品启发这种办法还加速整体时间框架推向市场如果潜在的新口味似乎特别有可能在一个区域成功,制造商可能优先关注它

这些都是多方法中的一部分 依赖AI和IoT制造并用两者可产生极佳结果

保持设备生产平滑运行

制造领袖常使用AI和物联网避免生产停顿或长时减产这些事件代价高得令人望而却步并削弱客户信心幸运的是 越来越有可能发现产品 提高制造商可见度

举例说,智能阀定位器提供三大类连续诊断产生性能问题时发出报警当人们立即得到潜在问题警示时,他们可以快速解决,降低设备停机的可能性

许多人同时使用预测解析法制造AI和IoT在这种情况下,IoT传感器持续收集数据和AI算法分析以检查异常性除警告操作问题外,这类搭建可帮助公司限制排放他们提供碳足迹快照整体资源使用

假设一个案例 制造商发现一机器 突然使用 高达30%的能量 比它在同一工厂对口近距离检验可能揭示主要差分 即设备使用更多电量 比其他人近十年升级可抑制过量排放并同时减少故障概率

一些公司使用AI和IoT制造方法依赖机器人使用测量设备进行预防性维护单业务每月损失75,000美元发自压缩空气泄漏领导人相信机器人随身携带测量工具可以帮助组织解决问题使用机器人维护检查,当机器面积太小,人类无法安全访问或包括其他危险时,也有好处

制造时如何使用AI和IoT

上举例子只是人们在制造中应用AI和IoT等许多令人振奋的方式中的一些例子让他们启发你如何同时使用这些技术

跳进过程前,先想一想公司需要克服的具体挑战,并想出利用技术实现进步的潜在方法需要更多帮助时,考虑与技术提供者结为伙伴,技术提供者可以建议最有利方式获取期望结果,同时不超出预算范围

艾米丽牛顿
艾米丽牛顿
Emily Newton主编变换网络杂志,

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