人工知能 の 傾向

近年,人工知能は化学産業のスマート機器業界で強い発展傾向を示しています. the General Office of the Ministry of Industry and Information Technology issued the "Guidelines for the Construction of Standard System for Intelligent Manufacturing in the Chemical Industry (2024 Edition)"化学産業のインテリジェント製造における主導的および支援的な役割を担うために,標準を効果的に活用することを目的としています.これは,化学産業の知的発展に対する国の高い注意を示し,産業の将来の発展の方向性を示しました..

市場の競争が激化するにつれて,企業は生産効率を高め,コストを削減し,製品の品質を改善する必要があります.人工知能技術により 化学機器の自動制御などの機能が実現できる,データ分析と予測,および生産プロセスの最適化化学産業のインテリジェント機器産業における人工知能の発展傾向は止められないだからジンワング・インテリジェントは ソフトアイテムシリーズ"未来窓"を 特別に発売しましたインテリジェント機器産業における人工知能の応用例を深く分析するインテリジェント機器の精密な制御から生産データの深層マイニングまで,人工知能が企業の競争力を高めるのにどのように役立つかを示しています.国家政策の導きのもとで新知的な未来に向けて 共同動いています

AI - 人工知能

産業分野における人工知能の応用は広範囲で深遠です産業生産に革命的な変化をもたらしましたディープラーニングとビッグデータ分析を通じて 産業用AIは 徐々に 製造業のあらゆる分野に 浸透しています品質管理へのサプライチェーン最適化伝統的な製造業をインテリジェントと自動化へと全面的に推進する.

特に,AIの産業分野での応用には,主に以下の側面が含まれます.

1.インテリジェント製造

生産計画と最適化AIは生産データをリアルタイムで分析し 生産計画を最適化し 生産効率と柔軟性を向上させます生産活動をより正確に組織し,資源の浪費を減らすことができます.

予測型メンテナンス機械学習とデータ分析技術を活用して AIは機器の故障を予測し 整備や交換を事前に行うことができます維持費を削減し,機器の使用寿命を延長する.

インテリジェント製造システムAI駆動ロボットでは 複雑な操作を正確に実行し 知的かつ自動化された生産プロセスを達成できますこれは,生産効率を大幅に向上させ,人間の作業の誤差率を削減します.

2品質管理

製品検査と欠陥特定マシンビジョンやディープラーニング技術を通じて AIは 製品に欠陥があるもの 例えば 傷や汚れなどを 効率的かつ正確に検出できますこのインテリジェント品質検査システムは,製品の品質と検査効率を大幅に向上させます.

品質データ分析AIはまた,生産プロセス中に品質データを深く分析し,製品の品質に影響を与える主要な要因を特定し,品質改善に強力なサポートを提供します.

3供給チェーン管理
需要予測と在庫管理AIはサプライチェーンデータをリアルタイムで分析し 市場の需要を予測し 備蓄管理戦略を最適化します顧客満足度と企業の運営効率を向上させる.

ロジスティックの最適化人工知能は 貨物の位置をリアルタイムで追跡し 備蓄と輸送資源を 賢くスケジュールし ロジスティックコストを削減し ロジスティック効率を向上させます

4エネルギー管理

エネルギー消費の最適化AIはリアルタイムで エネルギー消費データを監視し分析し エネルギー節約対策を提案し 企業のエネルギー消費コストを削減できます

エネルギー需要予測データの分析を通じて AIは将来のエネルギー需要を予測し 合理的なエネルギー調達計画を策定し エネルギー供給の安定性と経済性を確保できます

5安全監視

環境監視AIは画像認識とパターン認識技術を活用して 生産環境の安全状態をリアルタイムに監視します

6パーソナライズされたカスタマイズ

顧客需要分析ディープラーニングとビッグデータ分析技術を通じて AIは顧客の個性的なニーズを深く理解できますAI は 設計 者 に 急速 な プロトタイプ 作成 や シミュレーション テスト に 役立つ製品デザインの知性と個性化を促進する. これにより,企業は市場の需要によりうまく応え,市場の競争力を高める.

総括すると,人工知能の応用は 生産効率と品質を向上させるだけでなく,コストとリスクを削減します.製造業の変革と改良,そしてその知的発展を促進する将来,技術の継続的な進歩と,ますます豊かな革新的な応用シナリオにより,AIは産業部門でさらに重要な役割を果たします.

AI (人工知能) の応用事例

サプライチェーン管理ウォルマートはAI駆動の需要予測とルーティングアルゴリズムを通じて ロジスティックを最適化し 生産性と顧客満足度を向上させます
インテリジェント製造システムBMWは,製造倉庫でAI駆動自動運転車両 (AGV) を使用し,内部物流業務を簡素化し,在庫管理と可視性を改善しています.
需要予測と在庫管理自動車部品メーカーでは 機械学習モデルを使って 部品の需要を予測し 備品を最適化し コストを削減します
これらの応用シナリオと成功事例は,AIが産業部門で広く適用され,効果が著しいことを示しています.

産業 の 時代 の 重要な 点 4.0

産業の時代 4.0,ジンワンは,知的生産ソリューションの研究と応用に焦点を当て続けます. 先進的な人工知能技術と自動機器を導入することによって,高度にインテリジェントな生産プロセスを実現する生産ラインの自動化作業やリアルタイム品質モニタリングまで核として知的技術を持つ生産効率と製品の質が著しく向上します

インテリジェント・ロジスティック分野では 革新的なモデルを積極的に探求しています商品のリアルタイム追跡とインテリジェントスケジュールビッグデータ分析を通じて,物流路線を最適化し,輸送コストを削減し,物流効率を向上させ,顧客に効率的で信頼性の高い物流サービスを提供します.

生産ラインにインテリジェントセンサーと 視覚検査システムが設置されています収集されたデータは,製品品質のリアルタイムモニタリングと予測を実現するために分析されます.例えば,製品外観の画像を分析することで,AIは表面の欠陥とサイズ偏差を検出できます.製品に質の問題があるかどうかを予測し,それを修正するための適切な措置を講じることができる..

品質追跡システムを確立する.ブロックチェーンとAI技術を組み合わせて,原材料の調達から生産までのプロセスを通して製品の情報を記録し追跡する質の問題を抱える場合,原因を迅速に特定し,対応措置を講じることができます.

新しい生産力や 知的変革とデジタル化の流れを踏まえて JWIMは 顧客に より良いサービスを提供するために 知的工場を建設しましたJWIMはEPCOMインテリジェント・ファクトリー・ターンキーサービスを開始しました農業化学産業におけるインテリジェント工場の建設における課題を解決する不明なコスト農業化学薬品の合成のインテリジェント工場のための革新的なEPCOMモデル価値を創出することを目指すデジタル技術を利用して デジタル処理,インテリジェントパッケージング,インテリジェント倉庫,デジタル操作メンテナンスサービス設計,調達,設置,稼働,運用,保守を統合し,使いやすさ,時間節約,コスト削減,優れた結果をもたらします最終的に人材削減の効果を達成する効率の向上,品質の向上,コストの削減,安全性の確保,環境に優しい低炭素化

JWIMはまた,農業化学産業の中で,EPCOMチェーンで0から1まで完全に自社開発した最初の会社であり,唯一の会社です.業界をリードし 多種多様な技術を持っています品質管理,安全管理,進捗管理,効果管理を担当する 100人の配達チームです

JWIM EPCOM - E プロフェッショナルデザイン

JWIM EPCOM - P プロフェッショナル・調達

JWIM EPCOM - C プロの建築

JWIM EPCOM - O デジタルオペレーション

将来,ジンワンは 革新,知能,効率の 開発概念を継続し,産業のインテリジェントな発展を促進するにもっと大きな貢献を.