Wanneer AI grote modellen verschillende toepassingsscenario's tegenkomen in de labelafdrukindustrie, hoeveel verrassing kunnen ze dan brengen? Momenteel is kunstmatige intelligentie (AI) technologie een belangrijke drijvende kracht geworden voor een nieuwe ronde van technologische revolutie en industriële transformatie wereldwijd. De toepassingsbereik is geleidelijk uitgebreid van consumenteninformatie naar het gebied van enterprise intelligence, het stimuleren en het creëren van sterkere productiviteit en het hebben van een diepgaande impact op veel industrieën. In de labelafdrukindustrie kan de toekomstige toepassing van AI helpen bij het labelen van ondernemingen van het afdrukken van productinnovatie, intelligente productie, kwaliteitscontrole, slimme logistiek en meer, waardoor de productie -efficiëntie en productkwaliteit verder wordt verbeterd, terwijl de bedrijfskosten en het verbruik van middelen worden verminderd.
Scène 1: Intelligente productieplanning door de productieplanning te optimaliseren door gegevensanalyse, kan de operationele efficiëntie van productielijnen worden verbeterd. Labelafdrukbedrijven worden vaak geconfronteerd met complexe productieprocessen en diverse producteisen. Door een AI-planningssysteem te introduceren, is het mogelijk om de productiestatus in realtime te controleren, de productieplannen onmiddellijk aan te passen, waardoor de downtime wordt verkleind en de capaciteit verhoogt. Aan de andere kant kan het in geval van plotselinge fouten van apparatuur snel fouten diagnosticeren, de oorzaken vinden en relevante oplossingen bieden. SCENE 3: op visie gebaseerde oppervlakte-defect detectionmachine vision-gebaseerde oppervlakdefectdetectie kan snel kleinere en meer complexe defecten op labels op labels in een kwestie van milliseconden identificeren in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden in een kwestie van milliseconden. Momenteel zijn er industriële intelligente bedrijven die diep leren combineren met 3D -microscopen, waardoor de nauwkeurigheid van de detectie tot nanometerniveaus wordt verbeterd. Voor gedetecteerde defecte producten kan het systeem automatisch reparatiepaden en methoden plannen, die vervolgens door de apparatuur worden uitgevoerd om de reparatie -acties uit te voeren. SCENE 4: Intelligent SortingThe De labelafdrukindustrie heeft veel sorteertaken in voorraadbeheer. Als handmatig werk wordt gebruikt, is het langzaam en duur en vereist het ook een geschikte werktemperatuuromgeving. Als industriële robots worden gebruikt voor intelligente sortering, kunnen de kosten aanzienlijk worden verlaagd en kunnen de snelheid worden verhoogd.
Scène vijf: Digital Twina Digital Twin is een spiegel van een objectieve entiteit in een virtuele wereld. Het proces van het creëren van een digitale tweeling integreert kunstmatige intelligentie, machine learning en sensorkegevens om een zeer meeslepend 'echt' model op te zetten dat in realtime kan worden bijgewerkt om besluitvormingsactiviteiten gedurende de levenscyclus van fysieke producten te ondersteunen. In termen van modellering van gereduceerde orde van het digitale twin-object, kunnen complexiteit en niet-lineaire modellen in neurale netwerken worden geplaatst, met behulp van diep leren om een eindig doelwit te stellen, en op basis van dit eindige doelwit, voert modellering van gereduceerde orde uit. Scene Six: Generative DesignGenerative Design is een interactie tussen mens en zelf-innovatief proces. Wanneer ingenieurs labels ontwerpen, hoeven ze alleen verwachte parameters en prestatiebeperkingen in te stellen, zoals materialen, kleuren, vormen en toepassingsscenario's onder de begeleiding van het systeem, gecombineerd met kunstmatige intelligentie -algoritmen, die vervolgens automatisch honderden of duizenden haalbare oplossingen kunnen genereren op basis van de intentie van de ontwerper. Ze kunnen vervolgens onafhankelijk uitgebreide vergelijkingen uitvoeren om het optimale ontwerpschema te selecteren om aan de ontwerper te presenteren voor de definitieve besluitvorming. SCENE SEVEN: Draagvoorspelling en optimalisatie van supply chain-optimalisatie gebaseerd op kunstmatige intelligentietechnologie, door de marktvraag en aanbodomstandigheden te analyseren, precieze vraagvoorspellingsmodellen worden vastgesteld om ondernemingen te helpen bij het beter beheren van ondernemingen en hulpbronnen voor het maken van de vraag naar vragen, het maken van vraag naar dossiere-oriëntatie. In het licht van een snel veranderende marktomgeving, stelt de toepassing van AI bedrijven in staat om flexibeler te reageren op marktschommelingen, waardoor de algehele efficiëntie van de supply chain wordt verbeterd. Samenvatting, terwijl AI een aanzienlijk toepassingspotentieel heeft in de labelafdrukindustrie, zijn de overgrote meerderheid van labelafdrukbedrijven niet goed voorbereid voor AI-applicaties en een algemene gebrek aan begrip van AI. Bovendien worden de gegevensverzameling, utilisatie en ontwikkeling binnen labelafdrukken nog steeds geconfronteerd met bepaalde moeilijkheden, en omdat de database van het bedrijf voornamelijk privé is en de gegevensschaal beperkt is, is er een gebrek aan hoogwaardige monsters van machine learning voor AI-toepassingen, die tot op zekere hoogte het tempo van AI-acceptatie belemmert. Speel ongetwijfeld een belangrijke rol bij het bevorderen van deze verandering. Labelafdrukbedrijven moeten ook onmiddellijk hun denken verschuiven, actief zoeken naar toepassingsscenario's voor kunstmatige intelligentie binnen hun ondernemingen en de intelligentie van intern management bevorderen.