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展开全部在制造流水线上，有大量的工业机器人。如果其中一个机器人出现了故障，当人感知到这个故障时，可能已经造成大量的不合格品，从而带来不小的损失。如果能在故障发生以前就检知的话，可以有效做出预防，减少损失。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
收起目前不同行业在智能制造方面，有很多优秀的解决方案和案例分享一个工业混流制造方向的智能制造智能制造-玻璃加工-混流制造华域云脑方案玻璃加工具有在不改变生产组织方式的前提下，在同一条流水线上同时生产出多种不同型号、不同尺寸、不同数量的产品的特征...
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展开全部我知道的就是“智慧风场运维系统”，通过功率预测和电网的优化技术可以实时对每一个风机的功率进行评估和预测，精准率超过90%。健康管理方面，通过远程状态监测、故障预测性诊断，我们开发了超过30种模型，大部件的预警可提前28天。通过智能维护排程技术，能够降低风机维护的各种费用，降低停机损失和维护成本达到30%。展开全部位于杭州下沙的中策橡胶是目前国内最大的轮胎制造企业。国内轮胎制造企业的生产质量和世界领先的企业仍有一定差距。这些差距归根于生产的各个细小环节。不同胶源产地、加工厂、批次等数千个复杂因子都会间接或直接影响成胶质量。尽管多变量分析是一个很成熟的统计学问题，但把这些方法落地到实际的工厂数据应用还要面临诸多挑战。例如，统计学方法中的假设在现实当中很难成立。完美的理论真正落地产生效果仍然需要对理论和现实问题的准确把握和应用。阿里云的数据科学家通过对数据的科学探索，准确定位问题，并选用合适的方法进行建模分析。排除掉数据分析中经常出现的伪现象，找到和成胶质量最相关的因素。评价成胶质量的门尼值在算法模型的指导下比相比之前得到了有效的控制。最终，混炼胶平均合格率得到了3%-5%的提升。
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展开全部人工智能在工业领域上的应用非常多，比如自动驾驶汽车所需的高效、可靠的数据整合都需要人工智能来实现。 人工智也可以用在工业领域的很多方面，像是RS PRO关注的MRO行业，目前正在致力于推动工厂预测性维护的发展。人工智能可以深化人机交互，实现质量测量检测自动化，提高生产力。展开全部人工智能这个帽子太大，个人更喜欢“数据科学”这种提法。相比紧跟技术前沿的互联网、金融、自动驾驶之类的领域，传统制造业要逼格要低很多，可能更关注于寻找实际问题的具体解决方案而不是如何应用更先进的技术。打个不恰当的比方，对于制造业来说，是为一颗钉子寻找更合适而不是更强大的锤子。
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