Pochopte, jaké jsou silné a slabé stránky umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) pro zlepšení výkonnosti závodu ve srovnání s teorií řízení.

Softvérové riešenie TwinCAT (The Windows Control and Automation Technology) pre riadene v oblasti automatizácie založené na báze PC od spoločnosti Beckhoff, bolo vždy charakteristické pre svoju otvorenosť a modularitu, ktorá bola opakovane rozšírená, vďaka integrácií obvykle samostatne pracujúcich technológií ako je spracovanie obrazu, alebo monitorovanie stavu zariadení a s ním spojená prediktívna údržba. Použitie prvkov umelej inteligencie (Artificial Intelligence - AI) v automatizácií prináša potenciál pre jej ďalšiu optimalizáciu. Strojové učenie (Machine learning - ML), ktoré je zaintegrované do riadiaceho systému s TwinCAT Machine Learning, je považované za najsľubnejšiu technológiu v tejto oblasti.

Pokrok v automatickém zpracování dat a algoritmech strojového učení navyšuje hodnotu modelů a simulací.

Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) mohou výrobcům přinést mnoho výhod a pozitivních výsledků v oblasti optimalizace, prediktivní údržby a dalších. Podívejte se na tři úvodní kroky každého projektu strojového učení.

Díky novým vývojovým trendům se strojové učení stává součástí každodenního fungování podniku.