Алгоритмы машинного обучения используются роботами с искусственным интеллектом для автоматизации принятия решений и выполнения повторяющихся задач на производственных предприятиях. Поскольку эти алгоритмы являются самообучаемыми, они продолжают совершенствоваться, чтобы лучше справляться с назначенными им процессами.
Кроме того, роботы с искусственным интеллектом не требуют перерывов и не так подвержены ошибкам, как люди. В результате производители могут легко расширить свои производственные мощности.
На заводах роботы могут выполнять тяжелую работу, в то время как люди выполняют более тонкие задачи. Это повышает безопасность на рабочем месте, а также общую производительность. По данным McKinsey, коллаборативные и контекстно-зависимые роботы могут повысить производительность на 20 % в условиях интенсивной работы.
В Annoberry мы используем квалифицированную рабочую силу для предоставления данных обучения с использованием инструментов компьютерного зрения. Мы являемся компанией Data Annotation Service, чтобы удовлетворить ваши потребности в AI Annotation по супер конкурентоспособным ценам и точности.
Несколько производителей в автомобильной промышленности уже используют роботов на сборочных линиях. Роботы — это недорогая, быстрая и менее подверженная ошибкам альтернатива людям в электронной коммерции и упаковке.
Другие приложения включают в себя:
- Сварка
- Рисование
- бурение
- Проверка продукта
- Литье под давлением
- Шлифовка
Заводские операторы используют свою интуицию и опыт для отслеживания множества сигналов на нескольких экранах и ручной настройки параметров оборудования. Эта система также возлагает на операторов бремя устранения неполадок, тестирования и других задач, что создает дополнительную нагрузку на их способность работать. В результате операторы склонны идти напролом, неправильно расставлять приоритеты и не фокусироваться на добавлении экономической ценности.
При таком подходе возникают две проблемы:
- Системы с интенсивным использованием человека могут быть подвержены ошибкам, приводить к сбоям в работе оборудования и снижать общую эффективность предприятия.
- Опора на опыт затрудняет замену заводских операторов. Кроме того, когда квалифицированный оператор уходит, это также приводит к потере контекстуальных знаний о производственных операциях.
Ваши потребности в аннотациях AI и ML заканчиваются здесь. Имея в виду робототехнику и автоматизацию, мы помогаем вам пометить миллион наборов данных в кратчайшие сроки и с высокой точностью. Будь то изображение, видео или аудио, у Annoberry есть все.
С помощью ИИ производители могут значительно сократить затраты на рабочую силу, одновременно повысив общую производительность и эффективность своих заводов. Другие приложения включают в себя:
- Автоматизируйте несколько сложных задач на фабриках
- Быстрое обнаружение любых аномалий благодаря непрерывному отслеживанию и мониторингу операций и немедленное оповещение технических специалистов.
- Создайте центральный репозиторий для всех операционных данных вместе с контекстом, что значительно упростит переход сотрудников.
- Сокращение количества ресурсов, необходимых для запуска фабрики
- Легко масштабировать производство в соответствии с колебаниями спроса и производственными стратегиями
Ярким примером автоматизации производства является Siemens. Компания объединилась с Google, чтобы повысить производительность цеха с помощью компьютерного зрения, облачной аналитики и алгоритмов искусственного интеллекта.
Следуйте за нами на Linken для получения дополнительных обновлений https://www.linkedin.com/company/annoberry.