AI+制造

核心技术

机器学习与大数据分析：机器学习能让系统通过算法从大量生产数据中学习规律，实现预测、分类、决策等功能。大数据分析则对海量生产数据进行挖掘和分析，为优化生产流程、预测设备故障、提升产品质量等提供依据。

物联网（IoT）与边缘计算：物联网技术通过传感器和网络将生产设备、产品等连接起来，实现数据的实时采集和传输。边缘计算在靠近数据源的边缘设备上进行数据处理和分析，减少数据传输延迟，提高系统响应速度，使生产过程的实时监控和控制更高效。

机器视觉技术：利用摄像头等图像采集设备获取产品或生产场景的图像，结合图像处理和模式识别算法，进行产品质量检测、尺寸测量、零件识别与分类、装配验证等工作，替代人工视觉检测，提高检测精度和效率。

机器人与自动化技术：工业机器人在 AI 系统控制下可自主完成装配、搬运、焊接、喷涂等任务。结合 AI 技术，机器人能实现路径规划、自适应控制、人机协作等功能，提高生产的自动化和灵活性。

工业知识图谱技术：将工业领域的知识进行结构化表示，构建实体与实体之间的关系网络。通过版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取等技术，对工业说明书等文档进行解析，为设备维护、生产管理等提供知识支持。

应用场景

智能拣料：利用机器视觉、深度学习等技术，实现了生产线智能拣料、预测性维护，大幅提升了配料效率和准确性，同时实现了自动化和精准化。

智能物流与仓储管理：在仓储管理中，AI 优化仓库布局，提高空间利用率；实现库存的实时监控和智能盘点，降低库存成本。在物流配送方面，AI 算法优化物流路线，提高配送效率，减少运输时间和成本。

智能打印：通过图像识别与处理技术、机器学习技术结合物联网，实现全面覆盖汽车生产中的各类证件打印需求，让汽车生产商实现优化管理流程、提升生产效率，助力生产流程的数字化升级，为智能制造奠定坚实基础。