Trends in der künstlichen Intelligenz

In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz in der Industrie der intelligenten Geräte der chemischen Industrie stark entwickelt. the General Office of the Ministry of Industry and Information Technology issued the "Guidelines for the Construction of Standard System for Intelligent Manufacturing in the Chemical Industry (2024 Edition)", mit dem Ziel, Standards effektiv zu nutzen, um eine führende und unterstützende Rolle bei der intelligenten Fertigung der chemischen Industrie zu spielen.Dies zeigt die hohe Aufmerksamkeit des Landes für die intelligente Entwicklung der chemischen Industrie und hat die Richtung für die zukünftige Entwicklung der Industrie gezeigt..

Mit der Verschärfung des Marktwettbewerbs müssen Unternehmen die Produktionseffizienz steigern, die Kosten senken und die Produktqualität verbessern.Künstliche Intelligenztechnologie kann Funktionen wie die automatische Steuerung chemischer Geräte erreichen, Datenanalyse und -vorhersage sowie Optimierung des Produktionsprozesses.Der Entwicklungstrend der künstlichen Intelligenz in der intelligenten Geräteindustrie der chemischen Industrie ist unaufhaltsamDeshalb hat Jinwang Intelligent speziell die Future Window Serie von weichen Artikeln eingeführt,die die Anwendungsbeispiele künstlicher Intelligenz in der Industrie für intelligente Geräte eingehend analysieren wirdVon der präzisen Steuerung intelligenter Geräte bis hin zum tiefgreifenden Abbau von Produktionsdaten zeigt sie, wie künstliche Intelligenz Unternehmen bei der Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit unterstützt.Unter der Leitung nationaler Politiken, Jinwang Intelligent und die Industrie bewegen sich gemeinsam in Richtung einer neuen intelligenten Zukunft.

KI - Künstliche Intelligenz

Die Anwendung der KI im Industriebereich ist umfangreich und tiefgreifend.Analyse- und Vorhersagefähigkeiten haben die industrielle Produktion revolutionär verändertDurch Deep Learning und Big Data-Analyse dringt industrielle KI allmählich in jeden Aspekt der Fertigungsindustrie ein, von intelligenter Fertigung bis hin zu einer größeren Zahl von Technologien.Optimierung der Lieferkette bis zur Qualitätskontrolle, umfassend die Umstellung der traditionellen Fertigung auf Intelligenz und Automatisierung zu fördern.

Insbesondere umfasst die Anwendung von KI im Industriebereich hauptsächlich folgende Aspekte:

1.Intelligente Fertigung

Planung und Optimierung der Produktion:KI kann Produktionsdaten in Echtzeit analysieren, Produktionspläne optimieren und die Produktionseffizienz und Flexibilität verbessern.Unternehmen können ihre Produktionsaktivitäten genauer organisieren und Ressourcenverschwendung reduzieren.

Vorhersagende Wartung:Mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen und Datenanalyse kann KI Ausfallprobleme vorhersagen und Wartungsarbeiten und Ersatzvorgänge vornehmen.so die Wartungskosten senken und die Lebensdauer der Geräte verlängern.

Intelligentes Produktionssystem:KI-gestützte Roboter können komplexe Operationen präzise durchführen und intelligente und automatisierte Produktionsprozesse erreichen.Dies verbessert die Produktionseffizienz erheblich und verringert die Fehlerquote bei menschlichen Arbeiten.

2Qualitätskontrolle:

Produktkontrolle und Fehlererkennung:Durch maschinelles Sehen und Deep-Learning-Technologien kann KI Produktfehler wie Kratzer und Flecken effizient und genau erkennen.Dieses intelligente Qualitätskontrollsystem verbessert die Produktqualität und die Effizienz der Inspektionen erheblich.

Qualitätsdatenanalyse:KI kann auch Qualitätsdaten während des Produktionsprozesses tiefgreifend analysieren, um Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die die Produktqualität beeinflussen, und eine starke Unterstützung für die Qualitätsverbesserung bieten.

3. Lieferkettenmanagement
Nachfragevorhersage und Lagerhaltung:KI kann Lieferkettendaten in Echtzeit analysieren, die Marktnachfrage vorhersagen und Bestandsmanagementstrategien optimieren.und Verbesserung der Kundenzufriedenheit und der Betriebseffizienz des Unternehmens.

Optimierung der Logistik:KI kann den Standort von Waren in Echtzeit verfolgen, Inventar- und Transportressourcen intelligent planen, Logistikkosten senken und die Logistikeffizienz verbessern.

4. Energiemanagement

Optimierung des Energieverbrauchs:KI kann Energieverbrauchsdaten in Echtzeit überwachen und analysieren, Energieeinsparungsmaßnahmen vorschlagen und die Energieverbrauchskosten von Unternehmen senken.

Prognose der Energienachfrage:Durch Datenanalyse kann KI die zukünftige Energienachfrage vorhersagen, angemessene Energiebeschaffungspläne erstellen und die Stabilität und Wirtschaftlichkeit der Energieversorgung gewährleisten.

5. Sicherheitsüberwachung

Umweltüberwachung:Die KI nutzt Bilderkennung und Mustererkennungstechnologien, um den Sicherheitsstatus der Produktionsumgebung in Echtzeit zu überwachen.

6. Personalisierte Anpassung

Analyse der Kundennachfrage:Durch Deep Learning und Big-Data-Analysetechnologien kann KI die individuellen Bedürfnisse der Kunden verständlich machen.KI kann Designern bei der schnellen Prototyping- und Simulationsprüfung helfen, die Intelligenz und Personalisierung des Produktdesigns fördern, um den Unternehmen zu helfen, den Anforderungen des Marktes besser gerecht zu werden und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung von KI im Industriebereich nicht nur die Produktionseffizienz und -qualität verbessert, sondern auch Kosten und Risiken reduziert.Förderung der Umwandlung und Modernisierung der verarbeitenden Industrie und ihrer intelligenten EntwicklungIn Zukunft wird KI mit dem kontinuierlichen Fortschritt der Technologie und den immer reichhaltiger werdenden innovativen Anwendungsszenarien in der Industrie eine noch wichtigere Rolle spielen.

Anwendungsfälle von KI (Künstliche Intelligenz)

Lieferkettenmanagement:Walmart optimiert die Logistik durch KI-gesteuerte Nachfragevorhersage und Routing-Algorithmen, wodurch die Produktivität und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.
Intelligentes Produktionssystem:BMW verwendet KI-gesteuerte, automatisierte Fahrzeuge (AGVs) in seinen Produktionslagern, um interne Logistikoperationen zu vereinfachen, das Lagermanagement und die Sichtbarkeit zu verbessern.
Nachfrageprognose und Lagerbestandsmanagement:Ein Hersteller von Automobilteilen verwendet maschinelle Lernmodelle, um die Nachfrage nach Ersatzteilen vorherzusagen, die Lagerbestände zu optimieren und die Kosten zu senken.
Diese Anwendungsszenarien und Erfolgsfälle zeigen die breite Anwendung und die erhebliche Wirksamkeit von KI im Industriebereich.

Schlüsselpunkte im Zeitalter der Industrie 4.0

Im Zeitalter der Industrie 4.0, wird sich Jinwang weiterhin auf die Forschung und Anwendung intelligenter Produktionslösungen konzentrieren.es wird hochintelligente Produktionsprozesse erreichenVon der intelligenten Auswahl und präzisen Verteilung der Rohstoffe über die automatisierten Arbeiten an der Produktionslinie bis hin zur Echtzeit-Qualitätsüberwachungmit intelligenter Technologie als Kern, wird die Produktionseffizienz und die Produktqualität erheblich verbessert.

Im Bereich der intelligenten Logistik erforscht das Unternehmen aktiv innovative Modelle.es ermöglicht die Echtzeitverfolgung von Waren und intelligente PlanungDurch die Analyse großer Datenmengen optimiert es die Logistikrouten, senkt die Transportkosten und erhöht die Logistikeffizienz und bietet Kunden effiziente und zuverlässige Logistikdienste.

Intelligente Sensoren und visuelle Inspektionssysteme sind auf der Produktionslinie installiert.die gesammelten Daten werden analysiert, um die Produktqualität in Echtzeit zu überwachen und vorherzusagen;Durch die Analyse von Produktbildern kann KI beispielsweise Oberflächenfehler und Größenunterschiede erkennen.Es kann vorhersehen, ob Qualitätsprobleme mit den Produkten auftreten, und rechtzeitig Maßnahmen zur Korrektur ergreifen..

Einführung eines Qualitätsverfolgbarkeitssystems,Kombination von Blockchain- und KI-Technologien zur Erfassung und Verfolgung von Informationen über Produkte während des gesamten Prozesses von der Rohstoffbeschaffung bis zur ProduktionIm Falle von Qualitätsproblemen kann die Ursache schnell ermittelt und entsprechende Maßnahmen ergriffen werden.

Auf der Welle neuer Produktivkräfte und dem Trend der intelligenten Transformation und Digitalisierung hat JWIM eine intelligente Fabrik aufgebaut, um Kunden besser zu bedienen.JWIM hat den EPCOM-Intelligent Factory Turnkey-Dienst eingeführt, die die Probleme beim Bau intelligenter Fabriken in der landwirtschaftlichen chemischen Industrie aufgrund der Unsicherheit der Projektdauer, des enormen Verbrauchs von Verbrauchsmaterialien,unklaren KostenDas innovative EPCOM-Modell für intelligente Fabriken für landwirtschaftliche chemische FormulierungenZiel der Wertschöpfung, mit intelligenter Ausrüstung als Träger und digitaler Technologie als Handgriff, umfasst: intelligente Verarbeitung, intelligente Verpackung, intelligente Lagerung, digitale Bedienung,WartungsleistungenEs integriert Design, Beschaffung, Installation und Inbetriebnahme, Betrieb und Wartung und bietet Benutzerfreundlichkeit, Zeitersparnis, Kostensenkung und hervorragende Ergebnisse.die Auswirkungen der Personalverkürzung letztlich zu erreichen, die Effizienz erhöhen, die Qualität verbessern, die Kosten senken, die Sicherheit gewährleisten, umweltfreundlich und kohlenstoffarm sein.

JWIM ist auch das erste und einzige Unternehmen in der agrarchemischen Industrie, das sich vollständig von 0 auf 1 in der EPCOM-Kette entwickelt hat.Es führt die Branche mit mehreren differenzierten TechnologienEs hat ein 100-köpfiges Lieferteam, verantwortlich für Qualitätskontrolle, Sicherheitskontrolle, Fortschrittskontrolle und Effektkontrolle, um den Kundennutzen zu realisieren!

JWIM EPCOM - E Professionelles Design

JWIM EPCOM - P Berufsbeschaffung

JWIM EPCOM - C Fachbau

JWIM EPCOM - O Digitale Operationen

In Zukunft wird Jinwang die Entwicklungskonzepte von Innovation, Intelligenz und Effizienz weiterhin aufrechterhalten und ständig neue Bereiche und Anwendungen intelligenter Technologie erforschen.und einen größeren Beitrag zur Förderung der intelligenten Entwicklung der Industrie leisten.