Keď sa veľké modely stretávajú s rôznymi scenármi aplikácií v priemysle tlače štítkov, aké veľké prekvapenie môžu priniesť? V súčasnosti sa technológia umelej inteligencie (AI) stala dôležitou hnacou silou pre nové kolo technologickej revolúcie a priemyselnej transformácie na celom svete. Jeho rozsah aplikácií sa postupne rozširoval z spotrebiteľských spravodajských informácií do oblasti podnikových spravodajských služieb, riadenia a vytvárania silnejšej produktivity a hlboký vplyv na mnoho odvetví. V priemysle tlače štítkov môže budúca aplikácia AI pomôcť označikom tlače podnikov dosiahnuť inováciu produktov, inteligentnú výrobu, kontrolu kvality, inteligentnú logistiku a ďalšie, čo ďalej zlepšuje efektívnosť výroby a kvalitu výrobkov a zároveň znižuje prevádzkové náklady a spotrebu zdrojov.
Scéna 1: Inteligentné plánovanie výroby Optimalizácia plánovania výroby prostredníctvom analýzy údajov je možné zlepšiť prevádzkovú efektívnosť výrobných liniek. Podniky pre tlač značiek často čelia komplexným výrobným procesom a rôznym požiadavkám na výrobky. Zavedením systému plánovania AI je možné monitorovať stav výroby v reálnom čase, okamžite upravovať plány výroby, čím sa zníži prestoje a zvyšujú kapacitu. Na druhej strane, v prípade náhlych zlyhaní zariadení môže rýchlo diagnostikovať chyby, nájsť príčiny a poskytnúť relevantné riešenia.Scene 3: Zistenie povrchovej chyby založenej na videní, detekcia povrchovej chyby založenej na videní môže rýchlo identifikovať menšie a zložitejšie defekty na štítkoch v štítku v záležitostiach milisekún, dokonca aj v často meniacich sa podmienkach životného prostredia, a klasifikovať ich, ako je napríklad zisťovanie, či už zistí, či má povrch biele škvrny. V súčasnosti existujú priemyselné inteligentné spoločnosti kombinujúce hlboké vzdelávanie s 3D mikroskopmi, čím sa zlepšuje presnosť detekcie na úroveň nanometrov. V prípade detegovaných chybných výrobkov môže systém automaticky určiť opraviteľnosť, opravy plánov a metódy, ktoré sa potom vykonávajú pomocou zariadenia na vykonávanie opravných akcií. Ak sa používa manuálna práca, je pomalá a nákladná a vyžaduje si tiež vhodné prostredie pracovnej teploty. Ak sa priemyselné roboty používajú na inteligentné triedenie, náklady sa môžu výrazne znížiť a môže sa zvýšiť rýchlosť.
Scéna päť: Digital Twina Digital Twin je zrkadlo objektívnej entity vo virtuálnom svete. Proces vytvárania digitálnych dvojčiat integruje umelú inteligenciu, strojové učenie a údaje senzorov na vytvorenie vysoko pohlcujúceho „skutočného“ modelu, ktorý sa dá aktualizovať v reálnom čase na podporu rozhodovacích činností počas životného cyklu fyzických produktov. Pokiaľ ide o modelovanie digitálneho dvojčlenného objektu so zníženým objednávkou, zložitosť a nelineárne modely sa môžu umiestniť do nervových sietí, pomocou hlbokého učenia sa na stanovenie konečného cieľa a na základe tohto konečného cieľa vykonávajú modelovanie so zníženým objednávkou. Keď inžinieri navrhujú štítky, potrebujú iba stanoviť očakávané parametre a výkonnostné obmedzenia, ako sú materiály, tvary, tvary a scenáre aplikácií pod vedením systému v kombinácii s algoritmami umelej inteligencie, ktoré potom môžu automaticky vygenerovať stovky alebo tisíce uskutočniteľných riešení na základe zámeru dizajnéra. Potom môžu nezávisle vykonávať komplexné porovnania s cieľom vybrať optimálnu schému dizajnu, ktorá sa má predstaviť pre dizajnéra pre konečné rozhodovanie. SEVEN SEVEN: Predpovedanie dopytu a optimalizácia dodávateľského reťazca založené na technológii umelej inteligencie, analýzou požiadaviek na trhu a podmienok ponuky, presné modely predpovedania dopytu sú stanovené, aby pomohli lepšie spravovať inventáciu a prideľovanie zdrojov, pričom robili rozhodnutia zamerané na dopyt. Vzhľadom na rýchlo sa meniace trhové prostredie, Aplikácia AI umožňuje spoločnostiam flexibilnejšie reagovať na kolísanie trhu, zvýšenie celkovej účinnosti dodávateľského reťazca. V zhrnutí, zatiaľ čo AI má významný aplikačný potenciál v odvetví tlače štítkov, veľká väčšina spoločností s tlabou štítkov nie je dobre pripravená pre aplikácie AI a vykazuje všeobecný nedostatok porozumenia AI. Okrem toho, zber, využívanie, využitie a vývoj údajov v rámci podnikov na vydavateľstvá stále čelia určitým ťažkostiam, a keďže databáza spoločnosti je primárne súkromná a dáta je obmedzená, v podniku je nedostatok kvalitných vzoriek strojového učenia pre aplikácie AI, ktoré do určitej miery prekážajú tempom AI AI v podniku. Pri propagácii tejto zmeny zohrávajú nepochybne dôležitú úlohu. Spoločnosti s tlapmi štítkov by mali tiež okamžite posunúť svoje myslenie, aktívne hľadať scenáre aplikácií pre umelú inteligenciu v rámci svojich podnikov a propagovať inteligenciu interného riadenia.