• Machine Learning

5 wyzwań przemysłu cięcia blachy i metalu

  • Zaawansowana produkcja
Sedno sprawy tkwi w optymalizacji produkcji zakładu w celu masowego wytwarzania niestandardowych części bez zwiększania kosztów, ale przy wzmożeniu produktywności. W tym celu niezbędne jest wykorzystanie technologii wspomagających Przemysłu 4.0. Mowa zarówno o sensoryzacji zakładów za pomocą technologii Internetu Rzeczy (IoT), jak i o zaawansowanym oprogramowaniu stworzonym z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego hostowanych w środowiskach Cloud.

Jak technologia uczenia się maszyn zrewolucjonizuje sposób produkcji

  • Machine Learning
Pomyślmy przez chwilę o ogromnej ilości danych, jakie wytwarzamy w firmach. Dane klientów, dostawców, produktywności, zasobów ludzkich itd. Informacje, które wielokrotnie nie są zintegrowane we wszystkich działach biznesowych, i, co za tym idzie, które nie są postrzegane całościowo lub, co gorsze, nie są nawet zapisane cyfrowo. Oba te słabe punkty spowalniają podejmowanie decyzji i/lub mogą dać miejsce błędnych decyzjom. A w nowym cyfrowym ekosystemie dane są surowcem Przemysłu 4.0.

Znaczenie podejmowania decyzji opartych na danych w przemyśle blacharskim

  • Zaawansowana produkcja
Pandemia Covid-19 pokazała nam, jak ważne jest podejmowanie decyzji na podstawie obiektywnych i prawdziwych danych. Ich niezawodność i jakość są kluczowe i należy wiedzieć, jak je wybrać, których danych użyć, aby uzasadnić decyzje i nadać im wartości. Ale nie każda dana się do tego nadaje.