Kun AI: n suuret mallit kohtaavat etikettitulostusteollisuuden erilaisia sovellusskenaarioita, kuinka paljon yllätys voi tuoda? Tällä hetkellä tekoälyn (AI) tekniikasta on tullut tärkeä käyttövoima uudelle teknologisen vallankumouksen ja teollisuusmuutoksen kierrokselle maailmanlaajuisesti. Sen sovellusalue on vähitellen laajentunut kuluttajien älykkyydestä yritystiedustelun alaan, ajamisen ja vahvemman tuottavuuden luomiseen ja sillä on syvällinen vaikutus moniin toimialoihin. Label -tulostusteollisuudessa AI: n tuleva sovellus voi auttaa painostamisyritysten merkitsemistä saavuttamaan tuoteinnovaatiot, älykäs tuotanto, laadunvalvonta, älykäs logistiikka ja muut, tuotannon tehokkuuden ja tuotteiden laadun parantaminen edelleen vähentäen samalla toimintakustannuksia ja resurssien kulutusta.
Kohtaus 1: Älykäs tuotanto -aikataulut tuotanto -aikataulun optimointi data -analyysin avulla, tuotantolinjojen toiminnan tehokkuutta voidaan parantaa. Label -tulostusyritykset kohtaavat usein monimutkaisia tuotantoprosesseja ja monipuolisia tuotteiden vaatimuksia. Esittelemällä AI-aikataulujärjestelmää on mahdollista seurata tuotantotilaa reaaliajassa, säätää tuotantosuunnitelmia nopeasti, vähentämällä siten seisokkeja ja lisäämällä kapasiteettia.Scene 2: laitteen terveydenhuollon hallintalaitteen käyttäminen laitteiden käyttötietojen reaaliaikaisessa seurannassa, käyttämällä ominaisuusanalyysiä ja koneoppimistekniikoita, toisaalta, on mahdollista ennustaa laitteiden epäonnistumisia ennen kuin koneiden esiintyminen, pelkistämättä suunnitelmia. Toisaalta äkillisten laitteiden epäonnistumisten tapauksessa se voi nopeasti diagnosoida viat, etsiä syyt ja tarjota asiaankuuluvia ratkaisuja. Scene 3: Näköpohjainen pintavirheiden havaitseminenMachine Visiopohjainen pintavaurioiden havaitseminen voi nopeasti tunnistaa pienemmät ja monimutkaisemmat virheet tarroissa, kuten millisekunnissa on, onko etikettipinta-alueella usein muutulla paikalla tai kontamilla. Tällä hetkellä on teollisia älykkäitä yrityksiä, jotka yhdistävät syvän oppimisen 3D -mikroskoopeilla, mikä parantaa nanometrin tason havaitsemistarkkuutta. Havaittujen viallisten tuotteiden osalta järjestelmä voi automaattisesti määrittää korjattavuuden, suunnitelman korjauspolkut ja -menetelmät, jotka laitteet suoritetaan sitten korjaustoimenpiteiden suorittamiseksi. Scene 4: Älykkäällä lajittelulla tarratulostusteollisuudessa on monia lajittelutehtäviä varastonhallinnassa. Jos käytetään manuaalista työtä, se on hidas ja kallis, ja se vaatii myös sopivan työlämpötilaympäristön. Jos teollisuusrobotteja käytetään älykkääseen lajitteluun, kustannuksia voidaan vähentää huomattavasti ja nopeutta voidaan lisätä.
Kohtaus viisi: Digital Twina Digital Twin on objektiivisen kokonaisuuden peili virtuaalimaailmassa. Digitaalisen kaksosen luomisprosessi integroi keinotekoisen älykkyyden, koneoppimisen ja anturitiedot erittäin kiehtovan "todellisen" mallin luomiseksi, joka voidaan päivittää reaaliajassa tukemaan päätöksentekoa koko fyysisten tuotteiden elinkaaren ajan. Digitaalisen kaksoisobjektin alennetun tilauksen mallinnuksen suhteen monimutkaisuus ja epälineaariset mallit voidaan sijoittaa hermoverkkoihin, joissa käytetään syvällistä oppimista äärellisen kohteen perustamiseksi ja tämän rajallisen kohteen perusteella, suorita alennetun tilauksen mallinnus.Scene Six: Generatiivinen suunnitteluohjelma on ihmisen ja koneen vuorovaikutus ja oma-innovatiivinen prosessi. Kun insinöörit suunnittelevat tarroja, heidän on asetettava vain odotetut parametrit ja suorituskykyrajoitukset, kuten materiaalit, värit, muodot ja sovellusskenaariot järjestelmän ohjauksessa yhdistettynä keinotekoisiin älykkyysalgoritmeihin, jotka voivat sitten tuottaa automaattisesti satoja tai tuhansia toteutettavissa olevia ratkaisuja suunnittelijan tarkoituksen perusteella. Sitten he voivat itsenäisesti suorittaa kattavia vertailuja valitakseen optimaalisen suunnittelujärjestelmän, joka esitetään suunnittelijalle lopulliselle päätöksenteolle.Scene Seven: kysynnän ennustaminen ja toimitusketjun optimointi perustuu keinotekoiseen älykkyystekniikkaan analysoimalla markkinoiden kysynnän ja toimitusolosuhteiden, esikysynen ennustemallit on perustettu auttamaan yrityksiä. Nopeasti muuttuvassa markkinaympäristössä AI: n soveltaminen antaa yrityksille mahdollisuuden reagoida joustavammin markkinoiden heilahteluihin parantaen toimitusketjun yleistä tehokkuutta. Yhteenveto, kun taas AI: llä on merkittäviä sovelluspotentiaalia etikettitulostusteollisuudessa, suurin osa etikettien tulostusyrityksistä ei ole hyvin valmistautunut AI-sovelluksiin ja osoittavat yleisen puutteen AI: n ymmärtämättä. Lisäksi tiedonkeruu, hyödyntäminen ja kehitys etikettien tulostusyritysten sisällä on edelleen tiettyjä vaikeuksia, ja koska yrityksen tietokanta on ensisijaisesti yksityistä ja tietokanta on rajoitettu, AI-sovellusten korkealaatuisten koneoppimisnäytteiden puute, mikä jossain määrin haittaa AI: n adoptiota Enterprises-sovelluksissa. Epäilemättä on tärkeä rooli tämän muutoksen edistämisessä. Etikettipainatusyritysten tulisi myös siirtää ajattelua viipymättä, etsiä aktiivisesti keinotekoisen älykkyyden hakemusskenaarioita yrityksissä ja edistää sisäisen johtamisen älykkyyttä.