Kai AI dideli modeliai etikečių spausdinimo pramonėje susiduria su įvairiais taikymo scenarijais, kiek jie gali nustebinti? Šiuo metu dirbtinio intelekto (AI) technologija tapo svarbia naujos technologinės revoliucijos ir pramoninės transformacijos raundo varomoji jėga visame pasaulyje. Jos taikymo sritis pamažu išsiplėtė nuo vartotojų žvalgybos iki įmonės žvalgybos srities, skatinant ir sukuriant stipresnį produktyvumą bei turėdamas didelę įtaką daugeliui pramonės šakų. Etikečių spausdinimo pramonėje būsimas AI taikymas gali padėti etiketėms spausdinti įmones pasiekti produktų naujoves, intelektualią gamybą, kokybės kontrolę, intelektualią logistiką ir dar daugiau, dar labiau pagerinti gamybos efektyvumą ir produktų kokybę, tuo pačiu sumažinant veiklos sąnaudas ir išteklių vartojimą.
1 scena: Intelektualus gamybos planavimo planavimas Optimizuodamas gamybos planavimą Duomenų analize, galima pagerinti gamybos linijų veiklos efektyvumą. Etiketės spausdinimo įmonės dažnai susiduria su sudėtingais gamybos procesais ir įvairiais produktų reikalavimais. Pristatant AI planavimo sistemą, realiuoju laiku galima stebėti gamybos būseną, greitai sureguliuoti gamybos planus, taip sumažinant prastovą ir padidinant talpą. 2SCENE 2: Įrangos sveikatos valdymas Pagaminta realiu laiku stebint įrangos operacijos duomenis, naudojant funkcijų analizę ir mašinų mokymosi techniką, vienoje rankoje galima numatyti įrangos nesėkmes prieš atsirandant, nesant nustatytos prastovės. Kita vertus, įvykus staigiam įrangos gedimams, jis gali greitai diagnozuoti gedimus, nustatyti priežastis ir pateikti svarbius sprendimus. Šiuo metu yra pramoninių intelektualių kompanijų, derinančių gilų mokymąsi su 3D mikroskopais, gerinančios aptikimo tikslumą iki nanometrų lygio. Aptiktesniems sugedusiems produktams sistema gali automatiškai nustatyti taisymo, plano remonto kelius ir metodus, kuriuos vėliau vykdo įranga, kad būtų galima atlikti remonto veiksmus. Jei naudojamas rankinis darbas, jis yra lėtas ir brangus, taip pat reikalinga tinkama darbo temperatūros aplinka. Jei intelektualiam rūšiavimui naudojami pramoniniai robotai, išlaidos gali būti žymiai sumažintos, o greitis gali būti padidintas.
Penkta scena: „Digital Twina Digital Twin“ yra objektyvaus subjekto veidrodis virtualiame pasaulyje. Skaitmeninio „Twin“ kūrimo procesas integruoja dirbtinį intelektą, mašininį mokymąsi ir jutiklių duomenis, kad būtų sukurtas labai svaiginantis „tikrasis“ modelis, kurį galima atnaujinti realiuoju laiku, kad būtų galima paremti sprendimų priėmimo veiklą per visą fizinių produktų gyvavimo ciklą. Kalbant apie sumažintą skaitmeninio dvynių objekto modeliavimą, sudėtingumą ir netiesinius modelius galima sudėti į neuroninius tinklus, naudojant gilų mokymąsi nustatant baigtinį taikinį, ir, remiantis šiuo baigtiniu tikslu, atlikite mažesnio užsakymo modeliavimą. Šeši: generacinis projektavimo generalinis dizainas yra žmogaus ir mašinos sąveikos ir savęs innovacinis procesas. Kai inžinieriai kuria etiketes, jiems reikia nustatyti tik numatomus parametrus ir našumo apribojimus, tokius kaip medžiagos, spalvos, formos ir taikymo scenarijai pagal sistemos nurodymus, kartu su dirbtinio intelekto algoritmais, kurie vėliau gali automatiškai generuoti šimtus ar tūkstančius įmanomų sprendimų, pagrįstų dizainerio skaičiumi. Tada jie gali savarankiškai atlikti išsamius palyginimus, kad pasirinktų optimalią projektavimo schemą, kurią dizaineriui pristatyti galutiniam sprendimų priėmimui. Atsižvelgiant į sparčiai besikeičiančią rinkos aplinką, PG taikymas įmonėms suteikia galimybę įmonėms lanksčiau reaguoti į rinkos svyravimus, padidinant bendrą tiekimo grandinės efektyvumą. Santrauka, o AI turi didelį taikymo potencialą etikečių spausdinimo pramonėje, didžioji dauguma etikečių spausdinimo įmonių nėra gerai paruoštos AI programoms ir rodo bendrą AI supratimo trūkumą. Be to, duomenų rinkimas, panaudojimas ir plėtra etikečių spausdinimo įmonėse vis dar susiduria Neabejotinai vaidina svarbų vaidmenį skatinant šį pokytį. Etiketės spausdinimo įmonės taip pat turėtų nedelsdami pakeisti savo mąstymą, aktyviai ieškoti dirbtinio intelekto paraiškos scenarijų savo įmonėse ir skatinti vidaus valdymo intelektą.