人工智慧如何應用於製造業？
Posted: Tue Dec 03, 2024 9:37 am
距離世界經濟論壇創始人克勞斯·施瓦佈在達沃斯會議上提出「第四次工業革命」（4IR）一詞已有七年了。儘管如此，圍繞其潛力、外觀和上市日期的炒作從那時起就沒有停止過。
施瓦佈在他的同名書中將第四次工業革 保加利亞電話號碼列表 命描述為「一場模糊物理、數位和生物領域之間界限的技術革命」。
隨著我們越來越依賴人工智慧等技術，並且它繼續在我們的生活中發揮更大的作用，許多人不再認為 4IR 是未來的東西，而是堅持它現在就在——下一步是建立對人工智慧的信任加速其採用。您可以在我們單獨的網路研討會中了解更多有關利用人工智慧徹底改變決策的資訊。
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人工智慧在工業中的出現
人工智慧一直是二十一世紀最熱門的流行語之一，其大部分驅動力來自過去十年。儘管人工智慧的進步相對較新，但其起源可以追溯到二十世紀中葉。
圖靈測試
1950年，艾倫·圖靈將人工智慧的概念帶入了人類的意識中。根據他的想法，他開發了圖靈測試來確定機器是否可以達到與人類相似或更高的層次思考。不幸的是，進入1960年代末，並沒有出現太多突破，由於缺乏用於人工智慧研發的資金，這被稱為第一個「人工智慧冬天」。
機器人進入製造業
然而，在幕後，人工智慧的各個面向開始悄悄融入製造業，儘管在此期間成長甚微。例如，1978年開發出名為SCARA的裝配線機械手臂並應用於製造。但直到 20 世紀 80 年代，我們才看到人工智慧研究和開發的下一次繁榮，國際象棋發揮了重要作用。
人工智慧的將死
當時的西洋棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）統治了比賽。國際象棋被認為是倒數第二個被擊敗的遊戲，因為克服它意味著人工智慧已經達到了圖靈的標準，即建造能夠根據人類的能力思考的機器。
卡斯帕羅夫並不相信人工智慧在他的領域中的進步，並繼續宣稱人工智慧驅動的國際象棋引擎無法超越國際象棋大師的水平。當他分別於 1996 年擊敗 IBM 的 Deep Blue 和 1989 年擊敗其前身 IBM Deep Thought 時，這一信念得到了進一步強化。
但卡斯帕羅夫食言了。據說這一刻結束了自1988年開始的第二個「人工智慧冬天」。
人工智慧的未來
從那時起，人工智慧取得了穩步進步。然而，下一次繁榮直到 2012 年，即深度學習革命以及最近GPT-4的推出後。
每一項進步都對人工智慧的發展發揮了重要作用，人工智慧已逐漸滲透到製造業。如今，製造商利用人工智慧來優化生產已是司空見慣。
製造業中的人工智慧範例
我們可以將人工智慧定義為“機器展示的智慧——感知、合成和推斷訊息，而不是人類或其他動物展示的智慧。”
由於製造業依賴大量數據，稱為機器學習的人工智慧特定分支一直在製造業取得突破性進展。
機器學習使機器能夠根據從數據中學到的模式做出決策，而無需人工輸入。人類通常很難對大量資料進行排序，但這對機器來說很簡單。
雖然充滿機器人工人的工廠可能看起來像是科幻小說中的一個牽強的幻想，但今天，它反映了製造商利用人工智慧的一個現實場景。
但製造商可以透過多種方式從人工智慧中受益；讓我們來看看幾個。
預測性維護
所有工業設備都有使用壽命。未能及時維護可能會導致重大的金錢和時間損失。過早維修設備也會造成時間和金錢損失，因此面臨的挑戰是確定維修或更換設備的理想時間。基於人工智慧的預測性維護越來越多地被引入來滿足這種需求。
品質控制和檢驗
施瓦佈在他的同名書中將第四次工業革 保加利亞電話號碼列表 命描述為「一場模糊物理、數位和生物領域之間界限的技術革命」。
隨著我們越來越依賴人工智慧等技術，並且它繼續在我們的生活中發揮更大的作用，許多人不再認為 4IR 是未來的東西，而是堅持它現在就在——下一步是建立對人工智慧的信任加速其採用。您可以在我們單獨的網路研討會中了解更多有關利用人工智慧徹底改變決策的資訊。
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人工智慧在工業中的出現
人工智慧一直是二十一世紀最熱門的流行語之一，其大部分驅動力來自過去十年。儘管人工智慧的進步相對較新，但其起源可以追溯到二十世紀中葉。
圖靈測試
1950年，艾倫·圖靈將人工智慧的概念帶入了人類的意識中。根據他的想法，他開發了圖靈測試來確定機器是否可以達到與人類相似或更高的層次思考。不幸的是，進入1960年代末，並沒有出現太多突破，由於缺乏用於人工智慧研發的資金，這被稱為第一個「人工智慧冬天」。
機器人進入製造業
然而，在幕後，人工智慧的各個面向開始悄悄融入製造業，儘管在此期間成長甚微。例如，1978年開發出名為SCARA的裝配線機械手臂並應用於製造。但直到 20 世紀 80 年代，我們才看到人工智慧研究和開發的下一次繁榮，國際象棋發揮了重要作用。
人工智慧的將死
當時的西洋棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）統治了比賽。國際象棋被認為是倒數第二個被擊敗的遊戲，因為克服它意味著人工智慧已經達到了圖靈的標準，即建造能夠根據人類的能力思考的機器。
卡斯帕羅夫並不相信人工智慧在他的領域中的進步，並繼續宣稱人工智慧驅動的國際象棋引擎無法超越國際象棋大師的水平。當他分別於 1996 年擊敗 IBM 的 Deep Blue 和 1989 年擊敗其前身 IBM Deep Thought 時，這一信念得到了進一步強化。
但卡斯帕羅夫食言了。據說這一刻結束了自1988年開始的第二個「人工智慧冬天」。
人工智慧的未來
從那時起，人工智慧取得了穩步進步。然而，下一次繁榮直到 2012 年，即深度學習革命以及最近GPT-4的推出後。
每一項進步都對人工智慧的發展發揮了重要作用，人工智慧已逐漸滲透到製造業。如今，製造商利用人工智慧來優化生產已是司空見慣。
製造業中的人工智慧範例
我們可以將人工智慧定義為“機器展示的智慧——感知、合成和推斷訊息，而不是人類或其他動物展示的智慧。”
由於製造業依賴大量數據，稱為機器學習的人工智慧特定分支一直在製造業取得突破性進展。
機器學習使機器能夠根據從數據中學到的模式做出決策，而無需人工輸入。人類通常很難對大量資料進行排序，但這對機器來說很簡單。
雖然充滿機器人工人的工廠可能看起來像是科幻小說中的一個牽強的幻想，但今天，它反映了製造商利用人工智慧的一個現實場景。
但製造商可以透過多種方式從人工智慧中受益；讓我們來看看幾個。
預測性維護
所有工業設備都有使用壽命。未能及時維護可能會導致重大的金錢和時間損失。過早維修設備也會造成時間和金錢損失，因此面臨的挑戰是確定維修或更換設備的理想時間。基於人工智慧的預測性維護越來越多地被引入來滿足這種需求。
品質控制和檢驗