Машинное обучение
В производственных процессах ИИ используется для прогнозирования технического обслуживания, оптимизации цепочек поставок и повышения качества продукции. Например, системы предиктивного анализа могут предсказывать отказ оборудования до его возникновения, что позволяет избежать простоев и снизить затраты на ремонт.
Использование ИИ в производстве позволяет
значительно повысить эффективность процессов, снизить количество брака и оптимизировать использование ресурсов. Это приводит к снижению производственных затрат и повышению
конкурентоспособности продукции.
Использование ИИ в производстве позволяет
значительно повысить эффективность процессов, снизить количество брака и оптимизировать использование ресурсов. Это приводит к снижению производственных затрат и повышению
конкурентоспособности продукции.
Внедрение ИИ в производственные процессы требует интеграции сложных систем обработки данных, сенсоров и алгоритмов машинного обучения. Важно учитывать специфику производственного процесса и необходимость его адаптации под конкретные задачи, такие как автоматизация контроля качества и оптимизация производственных линий.
Технологии, применяемые нами в работе с ИИ.
- Программное обеспечениеПопулярные платформы для разработки ИИ-систем включают TensorFlow, PyTorch, и Scikit-learn.
- Языки программированияНаиболее распространенные языки программирования для ИИ — это Python, R и Java.
- Облачные технологииОблачные платформы, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предоставляют инструменты и ресурсы для разработки и масштабирования ИИ-приложений.
Успешные кейсы внедрения наших моделей машинного обучения
Задача: выявление брака и снижение его количества при изготовлении деталей аддитивным методом.
Для решения данной задачи, были использована технология машинного зрения и передовые подходы к использованию моделей машинного обучения. В процессе обучения модели машинного обучения, была использованы 31 000 фотографий области печати, построена модель с архитектурой 8 сверточных слоев, для интерпретации предсказания модели было принято решение использовать гладкую монотонную возрастающую нелинейную функцию, в результате чего была получена модель машинного обучения предсказывающая брак детали с точностью 97,65%.
Это позволяет снижать затраты на производство готовых образцов деталей: уменьшается количество материала, который уходит на брак, а также время на производство и тестирование изделий.
Это позволяет снижать затраты на производство готовых образцов деталей: уменьшается количество материала, который уходит на брак, а также время на производство и тестирование изделий.
Задача: получение электронного каталога запчастей на весь ассортимент продукции, с которым работает компания.
Имея в задаче совокупность объемных и сложнейших направлений информационных технологий, а именно науку о Больших Данных и область машинного обучения
Специалисты компании создают ПО для управления производством. Нейросети используются для распознавания текста:
1. Заполнение БД по конструкторской документации на машины розлива, где для чтения каталога запчастей применяются нейросети и машинное обучение.
2. Из полученной базы данных специалисты компании и могут получить список деталей для смены формата упаковочных машин.
Специалисты компании создают ПО для управления производством. Нейросети используются для распознавания текста:
1. Заполнение БД по конструкторской документации на машины розлива, где для чтения каталога запчастей применяются нейросети и машинное обучение.
2. Из полученной базы данных специалисты компании и могут получить список деталей для смены формата упаковочных машин.
Каждый случай необходимости внедрения машинного обучения уникален и требует изучения. Наши специалисты разработают план и предложат этапы решения конкретно под ваш случай.