期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
LEE Jay;LI Xiang;XU Yuan-Ming;YANG Shaojie;SUN Ke-Yi(Department of Mechanical Engineering,University of Cincinnati,Cincinnati,Ohio 45221,USA;Foxconn Technology Group,Milwaukee 53177,USA)
机构地区:[1]辛辛那提大学机械工程系,俄亥俄45221美国 [2]富士康科技集团,密尔沃基53177美国
年 份:2020
卷 号:46
期 号:10
起止页码:2031-2044
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:工业4.0将工业制造流程以及产品质量优化从以前依照经验和观察进行判断转变为以事实为基础,通过分析数据进而挖掘潜在价值的完整智能系统.人工智能技术的快速发展在工业4.0的实现中扮演着关键的角色.然而,传统的人工智能技术通常着眼于日常生活、社会交流和金融场景,而非解決工业界实际所遇到的问题.相比而言,工业人工智能技术基于工业领域的具体问题,利用智能系统提升生产效率、系统可靠性并优化生产过程,更加适合解决特定的工业问题同时帮助从业人员发现隐性问题,并让工业设备有自主能力来实现弹性生产并最终创造更大价值.本文首先介绍工业人工智能的相关概念,并通过实际的工业应用案例如元件级的滚珠丝杠、设备级的带锯加工机与机器群等不同层次的问题来展示工业人工智能架构的可行性与应用前景.
关 键 词:工业人工智能 智能制造 自动化 工业4.0
分 类 号:F414] F49] TP18]
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