智能技术在社会制造业中的应用探索工业总线的多样性
如何让普通的生产工厂插上智能的翅膀成为真正的智能工厂正在成为制造业共同思考的问题。每天，制造业中产生海量数据，但真正发挥价值的却少之又少，这导致了数据资源的大量浪费。为了实现对数据利用，降低成本提高效率，许多供应商提出了智能工厂解决方案。
在探索这些解决方案时，我们首先需要了解人工智能、云计算、大数据和物联网之间的关系。这四个领域是现代技术发展中的关键组成部分，它们相互关联且相互依赖。人工智能基于算法模型，如卷积神经网络（CNN），用于图像识别和语音识别等任务。而云计算提供了一种从资源到架构全面弹性的服务，使得大规模任务能够高效处理。大数据则指的是海量复杂数据，而物联网则通过连接设备和传感器来收集和处理来自物理世界的信息。
要有效地利用这些技术并将其应用于制造业，我们需要选择合适的数据模型。在本文中，我将介绍四类主要类型：统计分析、机器学习、深度学习以及工艺模型，并提供一个决策框架，以帮助读者根据他们特定的业务需求选择最适合的情况下所需的模型类型。
最后，我将讨论智能技术在制造业中的实际应用，从广义角度讲，这包括运营管理、智能模型和装备方面。我还会探讨狭义角度下的七个主要领域，其中包含了统计分析、图像识别、语音识别等技术，以及它们如何被用来改善生产流程、高效预测产品质量并减少故障风险。