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人工智能在工业领域的应用有哪些
1、制造业人工智能在企业智能化维修保养中的应用：实现智能制造、基于互联网人工智能在企业智能化维修保养中的应用，物联网人工智能在企业智能化维修保养中的应用，包括企业和社会，整个生产过程握物，该行业的4.0“智能工厂”，“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”，在整个生产过程中“情报服务”的情报，只有在某种意义上，我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括肆皮散三个方面人工智能在企业智能化维修保养中的应用：
1.
一是智能设备，包括自动识别设备裂氏、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。
2.
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。
3.
最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。
智能维护什么意思
把远距前塌咐离的设施或机器的传感器数据连续提供给有维护专家的中央工作站，由维护专家向生产现场发布维护指令的维护。
人工智能在维修领域中主要应用于在故障诊断、维修训练、衫埋维修管理、维修评估等方面，其中维修管理包括维修决策、维修规划、预防性维修间隔期的确定等。
维修管理
维修管理在设备维修中具有重要的作用，缺乏科学维修管理的企业将面临严重的后果，如工厂关闭、公司破产，有时甚至会导致丧命的后果。而良慧纯好的维修管理可以带来更好的作业环境、更好的效益。
人工智能在维修管理方面也有许多应用，利用专家系统的模拟和推理、知识发现等功能，人工神经网络的学习特性，建立设备维修决策模型，实施设备维修的智能决策和管理，为企业提供维修决策、确定大型、复杂设备的维修间隔期，进行维修方案选择等。
人工智能可以应用在制造业中的哪些环节
人工智能在制造业中有广泛的应用，可以应用在以下环节：
1. 智能制造：人工智能可以应用于产品设计、工艺规划、制造过程监控等环节，实现智能制造的全流程控制。
2. 质量检测：人工智能可以通过图像识别、语音识别等技术，实现对产品质量的快速检测碰李笑和评估。
3. 物流管理：人工智能可以应用于物流管理中的路径规划、运输调度、库存管理等环节，优化物流效率和降低成本。
4. 智能维护：人工智能可以通过对设备的数据分析和预测，实现对设备的智能维护和预防性维修，提高设备的可靠性和使用寿命。
5. 供应链管理：人工智能可以应用于供应链管理中的需求预测、供应计划、供应商选择等环节，优化供应链效率和降低成本。
6. 智能安全：人工智能可以应用于安全管理中的监控、预警、分析等环节，强化制造企业的安全管理和防范能力。
7. 智能营销扰困：人工智能可以应用于营销中的市场分析、产品推广、客户服务等环节，提高产品的市场占有率和客户满意度。
总之，笑含人工智能在制造业中有着广泛的应用，可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量、改进供应链管理、强化安全管理、提高市场竞争力等方面发挥重要作用。
人工智能可以在制造业中发挥哪些作用？
数字化
就目前来看，国内工业物联网处于早期阶段，不论是网络及硬件设备都尚未成熟，基础设施建设和数据采集这一步还没有全部完成。
工厂首先需要为生产设备装上传感器和控制装置，打通生产设备、生产管理、制造执行及规划系统，更实时透明地掌控生产进度。
自动化
除了汽车制造业，中国大量的工厂自动化程度仍然偏低。2015年，根据经济学人发布的统计，中国虽然每年采购全球最多的机器人，但整个国家平均每万工人只配备了50个机器人。
而在自动化程度相对发达的德国和日本这个数字是约300个，在韩国甚至是500个之多。如果要继续提高生产效率，那么自动化生产系统一定会在工厂普及。
智能化
历史上，“自动化”代表着机器可以执行某个具体独立的任务，例如根据定义好的规则开启和关闭泵。
自动化是取代人做重复性的劳动，而智能化是做人做不了的事情。智能工厂的定义是一个灵活的协同系统，自主运行整个生产流程，在全局范围内自我优化，实时地适应新的环境。它代表着一个持续的自适应的过程，而不是过去“一劳永逸”的升级改造。
人工智能在制造业的主要应用
1、大数据分析 - 设备预测性维护
在传统工厂里，生产设备依然不能联网，只有在设备出现故障后再去维修，或者采取定期维护的方式而不考虑设备实际的运行情况。
一旦出现计划外的宕机就需要临时性地采购零件，花高额费用做紧急检虚祥帆修，以便尽快恢复正常的生产。就算没有宕机，当人发现机器故障时，它可能已经制造宴族了不合格的产品，给工厂带来经济损失。
美国的AI工业预测平台Uptake，通过在工厂的设备里置入传感器，可以采集前端设备的各项运营数据，结合大数据分析以及机器学习技术为工业客户提供设备的预测性诊断和能效优化等差雹管理建议。工厂可以实时监测运行状态，对比历史数据，预判潜在的设备故障，有效规避正常生产的中断。
如果以后将设备预测性维护的数据整合到ERP系统中，企业就可以实现生产流程的最优化，通过动态调整生产计划，将设备故障带来的经济损失降到最低。
对不同数据源，生产设备以及管理系统进行集成和分析将成为未来制造企业进行决策的标准配置。
2、自动质量控制 - 机器视觉检测
在深度神经网络发展起来之前，机器视觉已经应用在工业自动化系统中了，如拾取放置、对象跟踪、计量、缺陷检测等。其中，将近80%的工业视觉系统集中在缺陷检测。
人眼也可以发现产品的异常，即使这种异
