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e-works为您找到 44  条结果

未来趋势：将AI和ML融入自动化闭环控制

通过提高自动化程度加强工厂车间的信息控制，可以帮助制造商做出更好的决策。
其他
来源：控制工程中文版
2023-08-17

制造业中的预测质量分析：人工智能和机器学习如何改变行业

通过预测分析质量管理，制造商现在可以利用人工智能(AI)和机器学习(ML)等前沿技术，在质量问题出现之前得以识别和避免，这显著地提高了企业的生产力和盈利能力。
其他
来源：e-works
2023-05-16

用AI解锁制造业：企业如何发现应用场景和应对挑战

本文分析了失败因素是如何对机器学习项目产生了较大的影响，以及如何通过一套最佳实践来规避这些问题。
其他
来源：Infosys
2023-02-23

一个新的工业时代来临：告别老旧HMI，升级到高性能HMI

由于机器变得越来越智能，AI也不断提高，业界会受益于高性能HMI画面带来的其它变化。
人机界面
来源：控制工程网
2021-08-06

让企业订单交期满足率提升3.5倍，新一代APS是什么样的？

随着小批量多批次柔性生产已经成为新常态，不断优化的生产流程和创新技术，传统APS规则僵化、无法处理复杂生产约束、落地部署难等问题凸显，催生着APS向着更强大的一代进化。
MES/MOM
来源：联想
2021-07-27

5种云计算所需的机器学习技能

为了成功采用人工智能技术，组织的IT团队需要开发一些机器学习技能，并了解如何将这些转化为主要云平台所需的技能。
云计算
来源：企业网D1Net
2020-11-16

PLC也想低调，可实力它不允许啊！

人们谈起工业互联网，就会讨论起工业现场的PLC，不过，大部分人似乎对PLC的理解停留在20年前——PLC就是逻辑控制吗？其实，20年前就已经不是这样了。
PLC/DCS
来源：贝加莱工业自动化
2020-03-22

影响大数据、机器学习和人工智能未来发展的8个因素

人工智能和机器学习以及不断增加的数据量正在改变当前的商业和社会格局。这些领域中出现了许多需要CIO注意的主题和问题。
大数据
来源：企业网
2019-05-20

MES系统与大数据和机器学习技术完美结合

全世界制造业和商业新时代最着名和最受关注的事实之一是所谓的丰富数据。大数据被认为是工业4.0的关键驱动因素和最大挑战之一。它是未来运营改进，产品/服务创新，流程预测，业务乃至全球经济发展的关键。
MES/MOM
2018-08-03

机器学习近年来之怪现状

本文细数了近年来机器学习研究的几大「怪现状」。
其他
来源：ICML2018
2018-07-13
共5页 总数：44条
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