推进数字制造与AI /毫升数据分析

数字制造第四工业革命起着至关重要的作用,在物理设备,数据,人们必须有效地协作来转换生产过程。尽管大规模生产和标准化是必不可少的在传统的制造业中,数字制造(DM)的地方强调大规模定制和合作。通过使用数字技术,企业可以提高其业务的各个方面,包括更快的生产和提供数据智能适应不同的功能和输出。

如今,物联网(物联网)是几乎每一个行业中使用连接系统和共享数据。这个大数据为公司提供有价值的见解,可以通过利用人工智能和机器学习(AI /毫升)功能来改变他们的定价、效率、产品和服务质量。这项技术的意义在于它能够增加整个生产操作的有效性,从预测维护自动化各种流程。企业采用数字制造正变得更有竞争力,比那些严重依赖传统制造业敏捷,快速生产,降低成本,实时库存监控,预测市场趋势和潜在的成功的能力。

本文旨在强调集合使用人工智能的最新进展/ ML-supported数据分析作为数字制造革命的一部分。感兴趣的主题包括,但不限于:

•AI /毫升物料流和流水线流程
•监测生产过程使用物联网/人工智能
•检测数据分析和产品质量问题
•能见度的端到端业务与软件相关的技术员工和管理效率
•AI /毫升在供应链管理中的应用
•维护使用数据分析预测
•规划使用数据分析消费需求和响应性
•增加创新和合作机会
•优化设备和工作站

关键字:智能制造、人工智能、机器学习、数据分析、物联网、传感器、供应链管理优化

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。