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　　关于人工智能本身以及它对人类而言是好是坏的讨论一直不绝于耳✿◈✿✿。人工智能这个概念是在上世纪五十年代所提出的✿◈✿✿，当时主要指机器模仿人类智能行为的能力✿◈✿✿，比如解决问题凯发✿◈✿✿、推理✿◈✿✿、学习和自我修正等✿◈✿✿。直到最近几年✿◈✿✿，大数据的兴起以及计算能力和机器学习等方面的突破✿◈✿✿，才让人工智能的应用和研究真正起步✿◈✿✿。

　　根据互联网数据中心的研究✿◈✿✿，制造业和运输业是投资物联网的两大主要产业✿◈✿✿。由于人工智能技术已被证实可促使价值链上的各个环节✿◈✿✿，包括工厂运营✿◈✿✿、工程✿◈✿✿、采购✿◈✿✿、供应链等实现转型木内晶子✿◈✿✿，制造商和工厂也已经在不同层面的运营中开始利用人工智能技术✿◈✿✿。

　　在中国✿◈✿✿，智能制造是实现《中国制造2025》行动纲领✿◈✿✿，提升中国制造业整体竞争力的重要途径之一✿◈✿✿，而人工智能则是支持智能制造的重要技术✿◈✿✿。因此凯发✿◈✿✿，近期在北京召开的中央经济工作会议中木内晶子✿◈✿✿，也向人工智能行业领域传递出了积极的信号✿◈✿✿。会议提出✿◈✿✿，要加大制造业技术改造和设备更新✿◈✿✿，加快5G商用步伐✿◈✿✿，加强人工智能凯发✿◈✿✿、工业互联网✿◈✿✿、物联网等新型基础设施建设✿◈✿✿，推动制造业高质量发展✿◈✿✿，推进先进制造业与现代服务业深度融合✿◈✿✿。

　　捷普作为全球领先的制造行业解决方案供应商✿◈✿✿，我们时刻关注着行业的趋势发展与新技术的应用✿◈✿✿，同时也是制造行业中率先应用人工智能技术的先驱之一✿◈✿✿。根据我们的观察✿◈✿✿，制造商热衷于使用人工智能技术有以下五大重要因素✿◈✿✿：

　　未来的工厂✿◈✿✿，自动化设备将能够不需要依靠人类就能自主做出智能决策✿◈✿✿。例如✿◈✿✿，人工智能可以监控订单数量✿◈✿✿、使用情况✿◈✿✿、周期时间✿◈✿✿、前置时间✿◈✿✿、错误和停机时间✿◈✿✿，从而优化生产运行凯发✿◈✿✿，提高生产率✿◈✿✿。这些实时生成的数据可以作为进一步提高效率的重要信息参考✿◈✿✿。此外✿◈✿✿，人工智能还可以在生产初期发现质量问题✿◈✿✿，利用图像识别技术识别产品的缺陷和偏差✿◈✿✿，从而提醒生产车间✿◈✿✿。

　　人类与人工智能不但可以共同协作✿◈✿✿，而且其程度比我们想象中还要紧密✿◈✿✿。当智能机器能够胜任初级日常工作时✿◈✿✿，人们就可以腾出更多时间从事更高技巧性的工作✿◈✿✿，帮助一线工作者转换成为管理者✿◈✿✿。

　　人们将有更多的时间来执行具有更高价值的工作✿◈✿✿，这些工作通常需要执行者拥有良好的解决问题能力✿◈✿✿、批判性思考能力和创造力✿◈✿✿，而这些技能都是机器所无法复制的✿◈✿✿。如果运用得当✿◈✿✿，人类与跟人工智能将能够紧密配合✿◈✿✿，共同创造出超乎预期的非凡成果✿◈✿✿。

　　包括思科和微软在内的一些公司✿◈✿✿，都在探索基于云计算的人工智能技术✿◈✿✿。实际的运用方式包括✿◈✿✿：利用由摄像头凯发✿◈✿✿、软件和网络设备（包括能实时协同工作的智能手机）组成的系统凯发✿◈✿✿，通过认知功能来提高工作场所的安全性✿◈✿✿；另外✿◈✿✿，也可以通过一系列标签化的图像✿◈✿✿，训练系统识别安全状况✿◈✿✿，基于云计算的人工智能系统可以向距离最近且经过训练的工人发送警报✿◈✿✿，以便其采取必要行动✿◈✿✿。

　　未来✿◈✿✿，智能信息设备可以检测进入站点的人员是否为员工✿◈✿✿，并确定其访问级别（受限访问或完全访问）✿◈✿✿。该系统还能够评估该人员是否遵守安全规定✿◈✿✿，如穿戴适当的安全帽✿◈✿✿、护目镜✿◈✿✿、鞋木内晶子✿◈✿✿、安全装备等✿◈✿✿。在发生危险时✿◈✿✿，人工智能系统可以启动应急响应系统✿◈✿✿，通知应急人员并对人群进行疏散等✿◈✿✿。

　　对制造商来说✿◈✿✿，定期进行纠正性维护可以确保所使用的设备处于最佳状态✿◈✿✿，而人工智能技术的应用可以提升设备维护的效率✿◈✿✿。人工智能处理数据的能力不仅避免了推测性工作✿◈✿✿，还能将机器学习软件与生产线上的传感器联系在一起✿◈✿✿，通过这些传感器实时检测设备磨损情况✿◈✿✿，并在异常状况发生时发出通知✿◈✿✿。这让制造商能够提前计划预留易磨损的零部件或考虑其他替代方案✿◈✿✿，工厂则可以避免意外故障✿◈✿✿，确保机器获得充分优化✿◈✿✿。

　　传统的供应链模型完全是线性的✿◈✿✿，重点关注商品的异地物理移动✿◈✿✿。当今的经济环境变化快速✿◈✿✿，传统的供应链管理方法已不合时宜✿◈✿✿。全球化✿◈✿✿、产品复杂性✿◈✿✿、产品开发周期缩短凯发✿◈✿✿、市场细分和业务变化速度等宏观发展趋势木内晶子✿◈✿✿，对企业和制造业造成不少压力✿◈✿✿，促使供应链模型进行重塑✿◈✿✿，转型成连结紧密的设计链生态系统✿◈✿✿。

　　得益于与大数据分析学相结合✿◈✿✿，人工智能可以帮助制造商预测供应链网络的变量和不确定性✿◈✿✿，使其主动采取行动降低风险✿◈✿✿。通过机器学习✿◈✿✿，人工智能可运用演算法精确定位供应链中薄弱的环节✿◈✿✿，帮助制造商收集信息木内晶子✿◈✿✿。举例来说✿◈✿✿，制造商可以基于此类信息提前预测库存不足的程度✿◈✿✿、不良的供应商交付表现木内晶子✿◈✿✿、不一致的需求预测✿◈✿✿、延迟的生产计划✿◈✿✿、薄弱的运输管理等情况✿◈✿✿，从而做出更明智的决策✿◈✿✿。

　　另一方面✿◈✿✿，通过机器学习所获得的新知识和独到见解✿◈✿✿，也可以用来预测消费者需求的突然变化木内晶子✿◈✿✿，从而制定对策✿◈✿✿，如调整库存✿◈✿✿、缩短产品上市周期和降低成本等✿◈✿✿。最终✿◈✿✿，制造商可以通过人工智能技术获得有价值的信息✿◈✿✿，并能基于这些洞察更快速地做出更佳决策✿◈✿✿，从而形成竞争优势✿◈✿✿。

　　总体而言✿◈✿✿，人工智能和物联网的结合将促使工厂快速步入未来✿◈✿✿，并带来许多益处✿◈✿✿：人们可以使用合适的工具提升工作效率✿◈✿✿，更具弹性的高价值工作将被引入市场木内晶子✿◈✿✿，人们可以从现有的产品和服务中获得更高的价值与可靠性✿◈✿✿。制造行业正处于第四次工业革命的过渡期✿◈✿✿，5G的到来以及运用物联网集成的联网设备✿◈✿✿，将加速推动制造业的转型✿◈✿✿。然而✿◈✿✿，不论科技如何日新月异✿◈✿✿，产业发展如何快速变迁✿◈✿✿，“人”始终都会是制造业的核心✿◈✿✿。AG凯发k8真人娱乐✿◈✿✿，凯发k8国际首页登录凯发k8娱乐官网app下载✿◈✿✿。凯发k8✿◈✿✿，k8凯发✿◈✿✿，