Kui AI suured mudelid kokku puutuvad sildiprintimistööstuses mitmesuguste rakenduse stsenaariumide kohta, kui palju üllatust nad tuua saavad? Praegu on tehisintellekti (AI) tehnoloogia muutunud oluliseks liikumapanevaks jõuks uue tehnoloogilise revolutsiooni ja tööstusliku ümberkujundamise vooru jaoks kogu maailmas. Selle rakenduse ulatus on järk -järgult laienenud tarbijaluurest ettevõtte luure valdkonda, juhtides ja tekitades tugevamat tootlikkust ning avaldades põhjalikku mõju paljudele tööstusharudele. Sildiprintimistööstuses aitab AI edaspidised rakendused aidata märgistada trükiettevõtteid tooteinnovatsiooni, intelligentse toodangu, kvaliteedikontrolli, nutika logistika ja muu saavutamiseks, parandades veelgi tootmise tõhusust ja toodete kvaliteeti, vähendades samal ajal tegevuskulusid ja ressursside tarbimist.
1. stseen: Arukas tootmise ajakava, mis optimeerides tootmise ajakava andmete analüüsi kaudu, saab tootmisliinide operatiivset tõhusust täiustada. Sildiste trükikodade ettevõtted seisavad sageli silmitsi keerukate tootmisprotsesside ja mitmekesiste tootevajadustega. Tutvustades AI sõiduplaanisüsteemi, on võimalik jälgida tootmise olekut reaalajas, reguleerida tootmisplaane viivitamatult, vähendades sellega seisakuid ja suurendades mahtu. 2: seadme tervisehalduse põhjal seadmete töö reaalajas jälgimine, kasutades funktsioonide analüüsi ja masinaõppe tehnikaid, ühelt poolt on võimalik seadmete tõrkeid ette näha, enne kui juhtumid vähendavad, vähendades intsidente. Teisest küljest saab see järskude ebaõnnestumiste korral kiiresti diagnoosida rikkeid, leida põhjuseid ja pakkuda asjakohaseid lahendusi. SCEEN 3: Visioonipõhine pinna defektide tuvastamine DECECECETSECETSECTION VAIL-PUNADE DECEATSEERIMINE võib kiiresti tuvastada väiksemaid ja keerukamaid defekte siltidel millisekundites, isegi sageli muutuvates keskkonnatingimustes ja detektiivides. Praegu on olemas tööstuslikud intelligentsed ettevõtted, mis ühendavad sügavat õppimist 3D -mikroskoopidega, parandades tuvastamise täpsust nanomeetri tasemeni. Tuvastatud defektsete toodete jaoks saab süsteem automaatselt kindlaks määrata remonditavuse, kavandada remonditeed ja meetodid, mille seadmed seejärel remonditoimingute tegemiseks täidab. SCEEN 4: Intelligent Sortent. Silti printimistööstusel on palju sorteerimisülesandeid varude haldamisel. Käsitsi tööde kasutamisel on see aeglane ja kulukas ning nõuab ka sobivat töötemperatuuri keskkonda. Kui intelligentseks sorteerimiseks kasutatakse tööstuslikke roboteid, saab kulusid märkimisväärselt vähendada ja kiirust suurendada.
Viies stseen: Digitaalne Twina Digital Twin on virtuaalses maailmas objektiivse üksuse peegel. Digitaalse kaksiku loomise protsess integreerib tehisintellekti, masinõppe ja andurite andmeid, et luua väga ümbritsev „reaalne” mudel, mida saab reaalajas värskendada, et toetada otsuste tegemist kogu füüsiliste toodete elutsükli vältel. Digitaalse kahe objekti vähendatud astme modelleerimise osas saab keerukust ja mittelineaarseid mudeleid närvivõrkudesse paigutada, kasutades sügavat õppimist lõpliku sihtmärgi loomiseks, ja selle lõpliku sihtmärgi põhjal teostage vähendatud järjekorra modelleerimine. Kuues: generatiivne disaingegeneratiivne disain on inimese-maad-interaktsioon ja eneseinnovatiivne protsess. Kui insenerid kavandavad silte, peavad nad süsteemi juhendamisel määrama ainult eeldatavad parameetrid ja jõudluspiirangud, nagu materjalid, värvid, kujundid ja rakendusstsenaariumid, koos tehisintellekti algoritmidega, mis võivad siis automaatselt genereerida sadu või tuhandeid teostatavaid lahendusi, mis põhinevad disaineri tahtlusel. Seejärel saavad nad iseseisvalt läbi viia põhjalikke võrdlusi, et valida optimaalne disainilahendus, mida disainerile lõpliku otsuse tegemiseks esitada. SCEEN seitse: Nõudluse prognoosimise ja tarneahela optimeerimise põhjal tehisintellekti tehnoloogial, analüüsides turunõudlust ja pakkumistingimusi, luuakse nõudluse prognoosimismudelid, et aidata ettevõtteid paremini hallata, tehes nõudluse ja ressursside määratud otsuseid, tehes nõudluse ja orienteeritud otsuseid. Kiiresti muutuva turukeskkonna taustal võimaldab AI rakendamine ettevõtetel reageerida paindlikumalt turukõikumistele, suurendades tarneahela üldist tõhusust. Kokkuvõte, samas kui AI-l on märkimisväärne rakenduspotentsiaal etiketiprintimistööstuses, ei ole valdav enamus sildiprintimisettevõtteid AI-rakenduste jaoks hästi ettevalmistatud ja näitavad AI üldist arusaama. Lisaks seisavad andmete kogumine, kasutamine ja arendamine sildiprintimisettevõtetes endiselt teatud raskustega ning kuna ettevõtte andmebaas on peamiselt privaatne ja andmeskaala on piiratud, puuduvad AI-rakenduste jaoks kvaliteetsed masinõppe proovid, mis mingil määral takistavad AI-i kasutuselevõttu Enterprises'iga. Enterprises'i taotlus, mis on artifikaadid, et artifikaadid Prindicutencys Printicy's Printicy's. Kahtlemata mängib selle muudatuse edendamisel olulist rolli. Sildiprintimisettevõtted peaksid ka oma mõtlemise viivitamatult nihutama, otsima aktiivselt oma ettevõtetes tehisintellekti rakenduse stsenaariume ja edendama sisemise juhtimise intelligentsust.