挑战,在工业人工智能工具和应用程序

人工智能(AI)技术是解决工业和制造业市场快速发展的更可靠的和可持续的未来。工业AI已经应用于提高性能,减少能源消耗,优化生产和操作流程,降低业务风险,并创建更有效的产品。工业AI可以集成与现有的数字技术,创建一个革命工业智能解决方案。此外,人工智能技术可以有效地嵌入到工业产品或业务服务实现更快的服务,更低的成本、更可靠的产品,和利润。因此,投资在工业人工智能技术和工具可以节省企业导致数百万美元的储蓄。

4.0行业中,计算机视觉使车辆能够安全地呆在路上安全,避免事故的发生。在制造业、预测性和预防性维护基于机器学习(包括深度学习、神经网络、和强化学习),使预测的失败发生之前,节省维修成本和时间和扩展资产生命周期。其他工业AI应用包括预测、决策支持系统、调度、优化解决方案,根源分析和数据分析。另一个方面是工业AI与周围的环境的互动,和认知技术,比如语言识别、音频、相机、自然语言处理、虚拟个人助理,和资产识别。造型cyber-manufacturing系统是工业的另一个应用人工智能,机器学习和优化算法相结合。医疗管理工业AI的应用包括病人数据分析、智能内窥镜设备,诊断系统和卫生设备的建模。在航空业,数据驱动的AI提供洞察工程系统中不可缺少的功能提供洞察工程通过飞机和飞行数据分析管理系统提供安全保障,避免风险。而工业AI提供了工业和经济转型的机会,有些应用程序可能威胁到就业和提高道德和社会问题。与业界4.0范式,面临一些挑战工业AI行业数据,速度、可靠性和可解释性。一些限制机器的能力,随着问题的准确性,有效性,复杂性,和解释的结果,可能会影响智能工业系统的性能和可靠性。 The development of sophisticated industrial AI technologies are is necessary to deal with these challenges., and it offers significant benefits.

这个特殊问题的目的是分享创新的理论、实践和方法,数字技术与工业集成人工智能技术来揭示与AI-driven工业应用相关的问题。

潜在的主题包括,但不限于,如下:
•在工业应用人工智能和机器学习
•新兴计算复杂工业系统的情报
•方法和实现实时软计算方法为工业AI的应用程序
•工业AI-driven大数据分析
•混合方法,包括进化计算、优化、机器学习、人工智能算法
•物联网、区块链和网络在工业AI
•道德计算智能工业自动化(如e-factories,智能生产线和机器人)
•智能工业基于规则的应用程序;
•工业AI-driven愿景、推理、资产识别、音频和自然语言处理
•造型的大型系统和cyber-manufacturing系统与机器学习和优化算法。