机器学习和人工智能在工业自动化和机器人技术

机械工程领域正在一个巨大的数字转换材料等行业,能源、矿业、产品设计、制造、供应链、汽车和航空航天。所有工业功能相互联系在数字框架进行实时监测,控制和优化最大化效率,运营效率,灵活性以满足动态市场需求和最小化成本,返工和污染。机器学习(毫升)和人工智能(AI)技术被应用于几乎每一个领域的现代产业分析、分类、自动化,优化和预测过程更加有效和有意义的方式。事实上,毫升为维护和AI现在可以做出决定,材料请购单、物流计划和更多的现代工厂和工业自动化系统。本研究课题旨在收集相关文章地址毫升的各个方面和人工智能应用领域的工业自动化和机器人技术。

本文研究课题欢迎贡献毫升的焦点和AI解决工业自动化和机器人技术领域问题关于(不限于):产品设计、分析、供应链、制造、控制、自动化、机器人、汽车、电动汽车、航空航天、材料、材料加工、维护,减少废物,绿/可持续制造、行业4.0和更多。这个研究课题的目标是提供毫升和基于人工智能的技术解决方案所面临的问题和挑战的行业,社会和环境的自动化和机器人技术领域。本研究主题也与ML促进跨学科研究努力,AI和工业自动化和机器人技术的核心。


作者基于实验试验可以提交原始研究的文章,小说理论框架,系统评价(包括详细的文献计量分析)和工业案例研究将ML和/或AI在以下领域(不限于):
•行业4.0
•可持续生产的自动化
•在供应链自动化
•机械系统的数字化
•机器人、自动引导车辆、无人机、自动存储和检索系统
•为工业系统自动化的策略
•系统识别和控制体系结构在工业系统
•汽车-数字转换和自我驱动的车辆
•自动处理的先进材料
•自动发电行业和管理
•自动工业废物最少化、加工、回收
•预测维护
•自动工业系统
•CAD / CAM
•CAE
•加法制造
•数字双胞胎
•优化和metaheuristics在工业自动化和机器人技术
•燃料燃烧和自动化系统
•生物机械设备在工业自动化和机器人技术/生物机械自动化设备制造
•声学、振动和流体结构分析在工业自动化和机器人技术
•增强/虚拟现实技术在工业自动化和机器人技术