Robootika AI Turbo tööstuslahenduste jaoks koos tehisintellektiga tööstuses 4.0-kui see peab nüüd olema kiire

🧠🌐 Kaasaegsel tööstusmaastikul mängib tehisintellekt (AI) üha olulisemat rolli. Eelkõige on tööstusliku robootika valdkond AI -tehnoloogiate saavutatavatest edusammudest märkimisväärselt kasu. Sellised ettevõtted nagu Face ja NVIDIA on juhid lahenduste väljatöötamisel, mis suurendavad tootmise tõhusust ja paindlikkust. Need tehnoloogiad võimaldavad täita suurenevaid kiiruse ja täpsuse nõudeid, mis tulenevad ülemaailmsest konkurentsist ja tehnoloogilisest arengust.

Tööstusharu 4.0 ei ole buzzword. See iseloomustab uut tööstusliku tootmise ajastut, mida iseloomustab intelligentsete, võrku ühendatud süsteemide kasutamine. Eriti robootika on siin keskse koha võtnud. Robotid on võimelised võtma keerukaid ülesandeid, mis inimtöötajaid häirib. Samal ajal on need palju tõhusamad ja vähem vigadele altid. Need eelised muudavad teid tänapäevase tootmise hädavajalikuks osaks.

Autotööstuses kasutatavad robotirelvad võivad näiteks seada tuhanded keevituspunktid päevas kõige täpsuse ja kiirusega. Isegi elektroonikatootmise valdkonnas tagavad robotid tundlike komponentide kiire ja veatu kokkupanemise. Sellised rakendused on võimalikud ainult tänu täiustatud AI -lahenduste integreerimisele.

📁🤓 Kallistamine nägu: mudeli hoidla

Kallim Face on AI valdkonna juhtiv ettevõte ja on oma nime enda jaoks nimetanud oma mudelihoidlaga. See hoidla pakub mitmesuguseid eelnevalt koolitatud mudeleid mitmesugusteks rakendusteks. Tööstuse jaoks pakuvad erilist huvi loomuliku keele töötlemise (NLP) ja arvutinägemise mudelid.

Eeltreenitud näo mudelid võimaldavad AI-lahendusi nende olemasolevatesse süsteemidesse kiiresti ja tõhusalt integreerida. See on eriti oluline uute tootmisprotsesside väljatöötamisel või olemasolevate protsesside optimeerimisel. Eeltõppega mudeleid kasutades pole treeninguks vajalik aeg enam vajalik ja rakendamist saab selgelt kiirendada.

Näiteks saab NLP mudeleid kasutada logistikas erinevate süsteemide vahelise suhtluse automatiseerimiseks. See aitab muuta tarneahelad tõhusamaks ja vältida kitsaskohti. Kvaliteeditagamise valdkonnas saab arvutinägemise mudeleid kasutada tootemärkide vigade tuvastamiseks varases staadiumis ja seega komisjoni minimeerimiseks.

🔍⛓️ Nvidia ja mikroteenused

Nvidia on AI arendamise valdkonnas veel üks hiiglane. Kuigi ettevõte on peamiselt tuntud oma graafikakaartide poolest, on see viimastel aastatel teinud olulisi edusamme ka AI-põhiste mikroteenuste valdkonnas. Need mikroteenused on väikesed sõltumatud rakendused, mis võtavad suuremas süsteemis konkreetseid ülesandeid.

Üks mikroteenuste tugevusi on nende mastaapsus. Ettevõtted saavad pakkuda täpselt ressursse, mida on vaja teatud ülesande täitmiseks ja vajadusel paindlikult kohandada. See sobib ideaalselt tööstuslike rakenduste jaoks, milles nõudlus saab palju kõikuda.

NVIDIA mikroteenuste kasutamise konkreetne näide tööstuses on tulevikku suunatud hooldus. Masinate andurid registreerivad pidevalt oma seisundi andmeid. Nende andmete põhjal saavad mikroteenuste kujul töötavad AI -mudelid ennustada võimalike tõrgete kohta. Sel viisil saab hooldustöid teha enne, kui on olemas kulukad standardid.

Teine rakendusvaldkond on tootmisprotsesside reaalajas jälgimine. Analüüsides reaalajas suuri andmeid, saab anomaaliaid kohe ära tunda ja parandada. See suurendab märkimisväärselt tootmise tõhusust ja usaldusväärsust.

🤝🛠️ sünergia efektid läbi kallistava näo ja nvidia kombinatsiooni

Kallistamise ja NVIDIA kallistamise tehnoloogiate kombinatsioon pakub tohutut potentsiaali tööstuslikeks rakendusteks. Eelnevalt treenitud näo mudeleid saab integreerida NVIDIA skaleeritavatesse mikroteenustesse. See võimaldab arendada väga spetsialiseerunud ja tõhusaid süsteeme.

Selle näide võib olla töötleva tööstuse kvaliteedi tagamise süsteem. Eeltreenitud arvutinägemise mudeleid, mis tulenevad näost kallistamisest, saaks kasutada tootmisvigade tuvastamiseks. Neid mudeleid võiks manustada NVIDIA mikroteenustesse, mis töötavad reaalajas ja tõstavad viga vea kindlaksmääramisel või tootmisliini peatamisel kohe ära.

Sarnaseid sünergia mõjusid võiks saavutada ka logistikas. Face'i häälmudelite kallistamine võiks integreerida Nvidia kommunikatsiooni mikroteenustesse, et parandada erinevate logistikakeskuste koordineerimist. See võib viia veelgi sujuvama ja tõhusama tarneahelani.

🔮🚀 Tööstusliku AI tulevik

Tööstusliku AI tulevik tundub paljutõotav. AI integreerimine tööstusprotsessidesse suureneb jätkuvalt ja pakub veelgi rohkem innovatsioonivõimalusi. Olulised suundumused, mis seda arengut juhivad, hõlmavad masinate (asjade Interneti) võrgustike loomist, suurandmete kasvavat kättesaadavust ning algoritmiliste ja riistvarade edusamme.

Autonoomne tehas on huvitav arengusuund. Siin suhtlevad robotid ja muud intelligentsed süsteemid omavahel, vahetavad andmeid reaalajas ja optimeerivad tootmisprotsessi ilma inimese sekkumiseta. See võib viia tootmise valdkonnas revolutsioonini, mis sarnaneb kogunemisliini tootmise kasutuselevõtuga 20. sajandi alguses.

Teine oluline suundumus on isikupärastatud tootmine. AI-juhitud süsteemid võivad võimaldada reaalajas arvesse võtta üksikuid kliendi taotlusi ja toota tooteid, mis on kohandatud. See oleks hüpe masstootmisest klientide spetsiifilise toodangu juurde, kaotamata tõhusust.

⚠️🔧 väljakutsed ja lahendused

Hoolimata paljudest eelistest, seisavad väljakutsed ka ettevõtted, kes soovivad integreerida AI tööstusprotsessidesse. Üks suurimaid takistusi on andmekaitse. Kogutud andmeid tuleb väärkohtlemise eest kaitsta ja ettevõtted peavad tagama, et nad vastavad kohaldatavatele andmekaitseseadustele.

Teine probleem on integratsioon. Paljud ettevõtted kasutavad juba mitmesuguseid erinevaid süsteeme ja tehnoloogiaid. Uute AI-lahenduste integreerimine nendesse olemasolevatesse süsteemidesse võib olla keeruline ja aeganõudev.

Standardid ja avatud platvormid saavad siin aidata. Standardiseeritud liideste ja protokollide kasutamine hõlbustab erinevate süsteemide integreerimist ja koostööd. Avatud platvormid võimaldavad erinevatel pakkujatel välja töötada ühilduvad lahendused, mis tähendab ettevõtete suuremat paindlikkust ja valikut.

Kallistavate näo- ja Nvidia tehnoloogiate kombinatsioon pakub tohutut potentsiaali tööstusprotsesside parandamiseks. Eeltõppega mudeleid ja skaleeritavaid mikroteenuseid kasutades saavad ettevõtted suurendada oma tõhusust, vähendada kulusid ja suurendada samal ajal kvaliteeti. Väljakutseid, mida tuleb omandada, saab üle sihitud meetmete ja avatud tehnoloogiate kasutamise kaudu. Tööstusliku AI tulevik on paljutõotav ja toob kindlasti palju põnevaid arenguid.

📣 Sarnased teemad

• 🤖 tehisintellekt ja robootika tööstuses 4.0
• 🚀 AI tõhusus ja paindlikkus: edutegurid tootmisel
• 🛠️ robootika tööstuses: suundumused ja tehnoloogiad
• 📚 Kallistamine nägu: eelnevalt treenitud mudelid tööstuslikuks kasutamiseks
• 🖥️ NVIDIA MICROSERSICICES: Skaleeritavad lahendused tööstusele
• 🌟 Kallistamise ja NVIDIA sünergia: optimeeritud tööstusprotsessid
• 🔮 Tööstusliku AI tulevased suundumused: autonoomsed tehased ja palju muud
• 🔍 AI integreerimise väljakutsed ettevõtetesse
• 📡 Andmekaitse tööstuslikus AI: meetmed ja lahendused
• ⛓️ Avatud platvormid: Süsteemi eduka integreerimise võti

«

Humanoidrobootika: NVIDIA kiirendab humanoidrobotite arengut laiendatud reaalsusega, AI ja Omniverse (Metaverse) - pilt: xpert.digital

Viimaste aegade põnev näide on Nvidia avaldatud video, milles roboti juhtimist demonstreeritakse Apple Vision Pro abil. Selle stsenaariumi korral on inimene köögis ja kontrollib robotit, võttes roboti vaatenurga läbi visiooni kaudu klaasi kohta. Prillide salvestatud käeliigutused kantakse robotisse, mis tähendab, et inimesed saavad roboti kaugelt kontrollida. See võimaldab selliseid rakendusi nagu meestega röstsaia ettevalmistamine, mida kontrollivad inimesed.

Sellel tehnoloogial on kaugeleulatuv mõju, eriti piirkondades, kus see võib olla inimestele ohtlik, näiteks hoonetes, kus on oht kokkuvarisemise või muu ohtlik keskkond. On lihtne ette kujutada, kuidas seda tehnoloogiat saaks kasutada päästemissioonidel või pommide hävitamisel.

Lisateavet selle kohta siin:

• Nvidia ja humanoidrobootika tulevik: pilk laiendatud reaalsuse ja AI arengule

Xpert.digital - pioneerite äriarendus

Nutiklaasid ja KI - XR/AR/VR/MR -i tööstuse ekspert

Tarbija metaverse või meta -vahed üldiselt

Kui teil on küsimusi, lisateavet ja nõuandeid, võtke minuga igal ajal ühendust.

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus