（照片来源：西门子）在AI革命的最前沿，人们开始担心AI会取代人工智能。但是，如果您仔细考虑一下，将AI应用于制造业并不意味着完全取代人员和自动化过程。相反，AI可以通过增强现有系统来提高效率并提高生产效率。例如，我们获得了计算机辅助制造系统（CAM）的智能合作。 AI可以通过分析3D组件模型并与复杂软件进行交互来自动生成轨迹优化解决方案。当传统的生产过程与智能数据的收集结合时，AI和完全尺寸的数字双胞胎技术成为基于下一个代理数据的制造的核心驱动力。对工业学位的需求在制造组件方面具有许多优势，但应用程序仍然必须小心。在消费者中AI的空间，偶尔出现错误和幻觉不会造成严重的损失。但是，在工业场景中，涉及大量融资甚至人身安全，生产过程中的错误可能会带来灾难性的后果。为了完美地利用AI在行业中的好处，AI本身必须符合工业标准。模型返回的结果必须是稳健，可靠且可重复使用的。创建工业学位IA需要几个步骤，包括建立一个连续的测试框架，以确保模型提供预期的结果，开发自动化流程以开发自动化流程和设计软件以参与任务侵略主义。凭借坚实的基础，工业级AI可以提高三种方式的制造水平：优化制造过程，分析制造数据和流程并创造制造福利。 AI-AIH制造AI技术减少了浪费人类库RCE和材料在加工研讨会和各种生产环境中执行多个任务时，提高了生产效率。当前的AI应用程序包括：●工业副作用，自然语言处理（NLP）使用工具，例如：维护手册，生产数据等。它们用于交互。 ●实施由AI促进的CAM操作版，以更快地完成您的工作。基于数据的好处更新提供了从工作流程到人体工程学的全面优化，通过强大的分析功能，更高级的工作流程与研讨会，DATDESIGN和生产连接。将这些数据集成到Siemens Insights Hub等平台之后，可以将AI深入到整个过程中，从质量检查报告到研讨会生产计划。这种详细的分析不断阻止新的优化空间。西门子的洞察力生产人员将提供清晰的操作员指南，消除下一步和重新通过数据（图像来源：西门子）和预测质量分析的经验行动是提高AI生产率的关键方法。一个AI模型，识别制造过程中缺陷缺陷的关键缺陷，该缺陷允许构建早期阶段分析缺陷并将其与智能设备提供的生产和性能数据相关联。检测这些错误的早期会减少材料的时间和杂物。除了处理大型数据集外，AI还可以在特定方案中加速专门数据的分析，例如优化工人的人体工程学设计。某些工人的重复运动很可能引起身体张力，尤其是当他们弯曲或伸展时。工人反复对自己的行为做出基本判断，但要预测长期影响要困难得多。通过应用经过人体工程学和人体工程学数据训练的IA模型，私人动作序列的人体工程学性能可以BE以单个图像进行评估。人工智学的人类模拟可以有效地分析高风险的场景。这些分析结果将实时交付给数字双胞胎，以满足健康要求并快速设计有效的工作站。这将碎片和工具置于Rangethey中，适应人类直觉。以最著名的AI创建和制造方式产生了前所未有的人类互动能力。在工业领域，生成的AI成为人类与技术之间的桥梁，大大降低了使用复杂工具的阈值。将来，生成的AI将成为没有代码/低代码的平台的核心组成部分，该代码可以通过处理自然语言对复杂机器进行编程控制。当前，使用CAM软件将3D模型转换为可用的G代码是一个复杂的过程，这需要运营商具有CNC加工和特定软件体验的大量时间。 IA合作N系统可以显着加速CNC程序的创建，减少参数计算并减少工具的验证。 NX CAM的CO -PILOT可节省多达80％的工程时间（图像来源：西门子）。尽管在短期内，它与人类CNC专家的参与密不可分，但以CAM版权的形式，AI技术可以通过降低使用工具的使用和自动化在适合操作中的众多手册来大大加速这一过程。智能系统会自动为CNC机器生成加工策略，并从几分钟到几分钟来压缩编程时间。只需在3D模型中选择一个函数，CAM副本就可以为操作，工具，食品速度等多种组合生成建议，以便用户可以在审核后自动输入软件。同时，您可以通过培训来了解生产设备，并实时查看特定的设计和Traj可以在指定的机器中安全发生。这些类型的AI一代工具还可以作为知识库，可以根据研讨会的最佳实践使用制造方法向专业用户和以前的工作学习。随着工业权力的部署，体验是安全的，这有助于收购新老员工，而且宝贵的经验永远不会失去。随着工业AI在制造的数字化方面继续前进，无论其公司的规模如何，分析，优化和生成，如果可以使用数据来实现质量目标，可持续性和效率，则它变得越来越重要。 AI正在成为分析，优化和促进制造改进的重要工具。 AI凭借单一的简单功能辅助的愿景，促进这些数据是实施TheDy动态制造的重要因素。这使您可以转换1和0最初不使用在TR中提高综合效率。