生产中的人工智能

今天的人工智能

说到 "机器"，计算机无处不在。时至今日，人工智能的概念和算法仍遵循 1956 年美国达特茅斯会议上确立的基本假设。在这一过程中，根据其取向的不同，出现了各种子形态。人工智能研究领域包括一整套流程和技术。

不同的人工智能领域：

• 机器学习
• 神经网络
• 自然语言处理
• 遗传算法
• 计算创造力

机器学习可能是目前人工智能在生产和制造领域最具影响力的子领域。它涉及计算机系统对数据的分析、进一步独立发展相关性以及触发相应的行动。机器学习作为人工智能的一种形式，与大数据主题领域密切相关。这两种趋势相辅相成。这是因为，在当今数字化主导的时代，传统数据处理方法难以处理的海量数据已变得无处不在。

由于信息和生产技术的融合以及由此产生的网络化，越来越多的机器和设备也正在成为工业物联网的一部分。由此产生的大量数据现在可以作为创造数字化价值的原材料。然而，这些原材料尚未转化为客户的实际利益和附加值。

人工智能将数据转化为知识

up2parts 计算： 基于三维模型的全自动人工智能计算

这也许就是目前人们对使用人工智能解决方案如此感兴趣的原因之一。毫无疑问，知识形式的经济附加值可以从单纯的数据中产生。相应的潜力既存在于生产过程本身，也存在于上游和下游过程。人工智能，特别是机器学习概念的未来应用领域多种多样，影响着价值链的各个领域。

因此，数据正在成为一种原材料，机器学习的新应用场景也在不断从中开发出来。目前，流程的优化和自动化尤其提供了最大的机遇。数据被用来生成额外的信息，并将其提炼为新的产品或流程知识。然后，可以利用这些知识启动持续改进流程，并在一种无休止的循环中不断优化。

机器工作区的两个高分辨率摄像头监控切屑下落情况

机床工作舱内的两个高分辨率摄像头提供了技术基础。它们可以提供整个内部的清晰图像。根据图像，"人工智能切屑清除 "系统可以识别切屑堆积的位置和数量。在此过程中，人工智能会越来越了解工作区的普遍情况。因此，"人工智能切屑清除 "系统能更好地确定最佳清洁方法：根据切屑的位置，人工智能会找到最佳的冲洗路径。此外，它还能决定是否有必要清除切屑，以及冲洗时冷却液的最佳使用方法。为此，冷却液喷嘴会自动调整，从而使切屑处理达到理想效果。