인공지능의 흐름

최근 몇 년 동안 인공 지능은 화학 산업의 지능 장비 산업에서 강력한 발전 추세를 나타냈습니다. 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)", 화학 산업의 지능형 제조에 선도적이고 지원하는 역할을 수행하기 위해 표준을 효과적으로 활용하는 것을 목표로합니다.이것은 화학 산업의 지능적인 발전에 대한 국가의 높은 관심을 나타내고 산업의 미래 발전 방향을 제시했습니다..

시장 경쟁이 심화됨에 따라 기업은 생산 효율성을 높이고 비용을 줄이고 제품의 품질을 개선해야합니다.인공지능 기술은 화학 장비의 자동 제어와 같은 기능을 달성 할 수 있습니다., 데이터 분석 및 예측, 생산 프로세스의 최적화.화학 산업의 지능 장비 산업에서 인공 지능의 개발 추세는 멈추지 않습니다그래서 진완 인텔리전트는 특히 퓨처 윈도 시리즈를 출시했습니다.이는 지능형 장비 산업에서 인공 지능의 응용 사례를 깊이 분석 할 것입니다.지능형 장비의 정확한 제어에서 생산 데이터의 심층 채굴에 이르기까지 인공 지능이 기업들의 경쟁력을 향상시키는 데 어떻게 도움이되는지를 보여줍니다.국가 정책의 지도 아래진광 지능과 산업은 새로운 지능형 미래를 향해 함께 움직이고 있습니다.

인공지능

인공지능의 산업 분야에서의 응용은 광범위하고 깊습니다.분석과 예측 능력은 산업 생산에 혁명적인 변화를 가져왔습니다.딥러닝과 빅데이터 분석을 통해 산업용 인공지능은 지능형 제조,공급망 최적화에서 품질 관리, 지능과 자동화에 대한 전통적인 제조의 전환을 포괄적으로 촉진합니다.

특히 산업 부문에서의 인공지능의 적용은 주로 다음 측면을 포함합니다.

1.지능형 제조

생산 계획 및 최적화:인공지능은 생산 데이터를 실시간으로 분석하고 생산 계획을 최적화하며 생산 효율성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다.기업들은 생산 활동을 보다 정확하게 조직하고 자원 낭비를 줄일 수 있습니다..

예측 유지보수:기계 학습과 데이터 분석 기술을 사용하여 인공지능은 장비 고장을 예측하고 미리 유지 보수 및 교체 작업을 수행 할 수 있습니다.따라서 유지보수 비용을 줄이고 장비의 수명을 연장합니다..

지능형 제조 시스템:인공지능으로 작동하는 로봇은 복잡한 작업을 정확하게 수행하고 지능적이고 자동화된 생산 프로세스를 달성할 수 있습니다.이것은 생산 효율성을 크게 향상시키고 인간 작업의 오류율을 줄입니다..

2품질 관리:

제품 검사 및 결함 확인:머신 비전과 딥 러닝 기술을 통해 인공지능은 스크래치와 얼룩과 같은 제품 결함을 효율적이고 정확하게 감지할 수 있습니다.이 지능형 품질 검사 시스템은 제품 품질과 검사 효율성을 크게 향상시킵니다..

품질 데이터 분석:인공지능은 또한 생산 과정에서 품질 데이터를 깊이 분석하여 제품 품질에 영향을 미치는 주요 요인을 식별하고 품질 향상에 강력한 지원을 제공할 수 있습니다.

3공급망 관리
수요 예측 및 재고 관리:인공지능은 공급망 데이터를 실시간으로 분석하고 시장 수요를 예측하고 재고 관리 전략을 최적화 할 수 있습니다. 이것은 재고 과잉과 부족을 줄이는 데 도움이됩니다.그리고 고객 만족도와 기업 운영 효율성을 향상.

물류 최적화:인공지능은 물품의 위치를 실시간으로 추적하고 재고 및 운송 자원을 지능적으로 계획하고 물류 비용을 줄이고 물류 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

4에너지 관리

에너지 소비 최적화:인공지능은 실시간으로 에너지 소비 데이터를 모니터링하고 분석하고 에너지 절약 조치를 제안하며 기업 에너지 소비 비용을 줄일 수 있습니다.

에너지 수요 예측:데이터 분석을 통해 인공지능은 미래의 에너지 수요를 예측하고 합리적인 에너지 조달 계획을 수립하고 에너지 공급의 안정성과 경제성을 보장할 수 있습니다.

5안전 모니터링

환경 모니터링:인공지능은 이미지 인식 및 패턴 인식 기술을 사용하여 생산 환경의 안전 상태를 실시간 모니터링합니다.

6개인 맞춤화

고객 수요 분석딥러닝과 빅데이터 분석 기술을 통해 인공지능은 고객의 개인화된 요구를 깊이 이해할 수 있습니다. 제품 디자인 최적화:인공지능은 설계자들에게 빠른 프로토타입 제작과 시뮬레이션 테스트에 도움을 줄 수 있습니다., 제품 설계의 지능화와 개인화를 촉진합니다. 이것은 기업이 시장 요구에 더 잘 대응하고 시장 경쟁력을 향상시키는 데 도움이됩니다.

요약하자면, 산업 부문에서의 인공지능의 적용은 생산 효율성과 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 비용과 위험을 줄일 수 있습니다.제조산업의 전환과 업그레이드 및 지능형 발전을 촉진하는 것미래에는 기술의 지속적인 발전과 점점 더 풍부한 혁신적인 응용 시나리오로 인공지능이 산업 분야에서 더욱 중요한 역할을 할 것입니다.

인공지능 (AI) 적용 사례

공급망 관리:월마트는 인공지능에 기반한 수요 예측 및 라우팅 알고리즘을 통해 물류를 최적화하여 생산성과 고객 만족도를 향상시킵니다.
지능형 제조 시스템:BMW는 내부 물류 운영을 단순화하고 재고 관리 및 가시성을 개선하기 위해 제조 창고에서 인공지능으로 구동되는 자동 유도 차량 (AGV) 을 사용합니다.
수요 예측 및 재고 관리:자동차 부품 제조업체는 기계 학습 모델을 사용하여 예비 부품 수요를 예측하고 재고 수준을 최적화하고 비용을 절감합니다.
이러한 응용 시나리오와 성공 사례는 산업 부문에서 인공지능의 광범위한 적용과 상당한 효과를 보여줍니다.

산업 시대 의 핵심 점 4.0

산업의 시대 4.0, 진광은 지능형 생산 솔루션의 연구와 응용에 집중할 것입니다.매우 지능적인 생산 프로세스를 달성 할 것입니다.지능적인 선택과 원자재의 정확한 분배에서 생산 라인의 자동화 작업과 실시간 품질 모니터링까지지능형 기술을 핵심으로, 생산 효율과 제품 품질이 크게 향상 될 것입니다.

지능형 물류 분야에서 회사는 혁신적인 모델을 적극적으로 탐구하고 있습니다.재화 실시간 추적 및 지능형 스케줄링을 가능하게 합니다.빅 데이터 분석을 통해 물류 경로를 최적화하고 운송 비용을 줄이고 물류 효율성을 향상시켜 고객에게 효율적이고 신뢰할 수있는 물류 서비스를 제공합니다.

지능형 센서와 시각 검사 시스템이 생산 라인에 설치되어 있습니다.수집된 데이터가 분석되어 제품 품질의 실시간 모니터링과 예측이 이루어집니다.예를 들어, 제품 외모 이미지를 분석함으로써, 인공지능은 표면 결함과 크기 오차를 감지할 수 있습니다.제품의 품질 문제가 발생하는지 예측하고 이를 바로 잡기 위해 적절한 조치를 취할 수 있습니다..

품질 추적성 시스템을 구축블록체인 및 인공지능 기술을 결합하여 원자재 조달부터 생산까지의 전체 과정에 걸쳐 제품의 정보를 기록하고 추적합니다., 제조 및 판매. 품질 문제가 발생할 경우 원인을 신속하게 확인하고 그에 따른 조치를 취할 수 있습니다.

새로운 생산력의 물결과 지능적인 변화와 디지털화의 추세에 따라 JWIM은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 지능적인 공장을 구축했습니다.JWIM은 EPCOM 지능형 공장 턴키 서비스를 출시했습니다., 이는 프로젝트 기간의 불확실성, 소모품의 엄청난 소비로 인해 농업 화학 산업의 지능 공장 건설의 문제를 해결합니다.명확하지 않은 비용, 원활하지 않은 장비 작동, 그리고 기대되는 효율성 기준을 충족하지 못하는.가치 창출을 목표로, 지능형 장비를 탑재하고 디지털 기술을 활용하여 지능형 처리, 지능형 포장, 지능형 저장, 디지털 운영,유지보수 서비스설계, 조달, 설치 및 운영, 운영 및 유지보수를 통합하여 사용 편의성, 시간 절약, 비용 절감 및 우수한 결과를 제공합니다.최종적으로 인력 감축의 효과를 달성, 효율성을 높이고 품질을 향상시키고 비용을 줄이고 안전성을 보장하고 환경 친화적이며 저탄소입니다.

JWIM은 또한 농화학 산업에서 가장 일찍 그리고 유일한 회사로 EPCOM 사슬에서 0에서 1으로 완전히 자발적으로 발전했습니다.다양한 기술로 업계를 선도하고 있습니다.100명으로 구성된 배달팀이 있습니다. 품질 관리, 안전 관리, 진행 관리, 효과 관리 등으로 고객 가치를 실현합니다.

JWIM EPCOM - E 전문 디자인

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미래에도 진광은 혁신, 지능 및 효율성의 개발 개념을 계속 유지하며 지능형 기술의 새로운 분야와 응용 프로그램을 지속적으로 탐구 할 것입니다.그리고 산업의 지능적인 발전을 촉진하는 데 더 큰 기여를.