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中國智慧工廠建設行業發展分析:人工智能助力智慧工廠建設

在智慧工廠的建設中,通過AI視頻分析系統加強工廠安全生產管理能助力企業加強對工人的監管,杜絕違規現象和違規行為,保障生產安全,提高生產效率;同時系統還能檢測產品質量,識別產品缺陷,加強產品品質管理,進而提升產品良率,降低生產成本。因此AI視頻分析系統是建

智慧工廠作為工業4.0的重要組成部分,已賦能機械制造、3C電子、鋼鐵、汽車、航天航空等眾多行業,在生產運營領域產生了廣泛而重要的價值。例如,在生產制造場景,通過智能排班、設備預防性維護、物料智能預警管理、計劃與生產可視化實時報告等解決方案,賦能智能化人機料法管理。

在內外部協同場景,通過可視化物料供應網絡、數字化新產品導入管理、智能需求預測與計劃,建立網絡化協同能力。同時結合數字化手段優化定制產品生產交付時效與成本、實現訂單交付實時進度共享,在交付場景,更好地滿足客戶差異化、個性化需求。

據中研普華產業研究院出版的《2023-2028年中國智慧工廠建設行業競爭分析及發展前景預測報告》統計分析顯示:

智慧工廠是現代工廠信息化發展的新階段,是在數字化工廠的基礎上,利用物聯網的技術和人工智能技術加強信息管理和服務。清楚掌握產銷流程,提高生產過程的可控性,減少生產線上人工的干預,即時正確地采集生產線數據,以及合理的生產計劃編排與生產進度,加上智能系統等新興技術于一體,構建安全、高效、環保的人性化工廠。

傳統工廠正處于向智慧工廠建設的關鍵階段,亟需采用融合智能化和信息化的技術,來推動生產管理模式從局部、粗放、低效向安全、精準、高效方向變革。鯤云科技提供算法算力平臺一體化的工廠安全生產解決方案,基于廠區/車間內攝像頭采集的視頻圖像數據,通過人工智能技術實時識別安全著裝規范、作業規范、設備狀態、環境安全等安全生產因素,及時將危險事件反饋給安全管理人員,提高安全生產管理效率。在產品質量標準方面,通過3C缺陷檢測、紡織缺陷檢測、包裝外觀檢測等AI識別對產品完好度實時監測,提升產品品質。

要實現智慧工廠的構建并不是一件簡單的任務。它需要企業在技術、設備、人才和管理方面進行全面的升級和轉型。首先,企業需要投資和引進先進的物聯網、大數據和人工智能技術,搭建智能化的生產平臺和系統。其次,企業需要進行設備改造和智能化升級,引入自動化生產設備和智能機器人,并與物聯網系統進行連接和集成。此外,企業還需要培養相關技術人才和管理人才,提高員工的智能化生產操作和管理能力。

中國智慧工廠建設行業發展分析:人工智能助力智慧工廠建設

近年來,國內制造業面臨人工成本提高、市場需求變化、工廠經濟效益嚴重下滑等諸多挑戰,為提高生產和管理效率、降低成本,政府制訂多項先進制造發展戰略與規劃,調整產業架構,促進產業轉型,急需用智能制造提升能力和效率。在大數據、云計算、機器視覺等技術突飛猛進的基礎上,人工智能逐漸融入制造領域,先進制造開始步入以新一代人工智能技術為核心的智能化制造階段。建設智慧工廠,是制造業轉型升級、提質增效的必由之路。

在智慧工廠的建設中,通過AI視頻分析系統加強工廠安全生產管理能助力企業加強對工人的監管,杜絕違規現象和違規行為,保障生產安全,提高生產效率;同時系統還能檢測產品質量,識別產品缺陷,加強產品品質管理,進而提升產品良率,降低生產成本。因此AI視頻分析系統是建設智慧工廠的關鍵舉措。

智慧工廠的構建將深刻改變傳統工業生產模式,帶來高效、靈活和可持續的生產方式。它提高了生產效率、產品質量和一致性,增強了企業的競爭力。同時,智慧工廠也改善了員工的工作環境和工作效率,推動了產業的升級和轉型。雖然構建智慧工廠面臨著一系列的挑戰和投入,但它無疑是未來工業發展的必然趨勢,值得企業積極探索和推進。只有不斷追求技術創新和管理創新,才能更好地構建智慧工廠,實現智能化生產的目標。

智能工廠建設對我國制造業數字化、智能化、綠色化轉型升級具有重大意義。《“十四五”智能制造發展規劃》提出:要建設智能制造示范工廠,到2025 年,我國70%的規模以上制造業企業基本實現數字化網絡化,建成500個以上引領行業發展的智能制造示范工廠。加快新一代信息技術與制造全過程、全要素深度融合,推進制造技術突破和工藝創新,推行精益管理和業務流程再造,實現泛在感知、數據貫通、集成互聯、人機協作和分析優化,建設智能場景、智能車間和智能工廠。

智慧工廠行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手,分析智慧工廠未來的政策走向和監管體制的發展趨勢,挖掘智慧工廠行業的市場潛力,基于重點細分市場領域的深度研究,提供對產業規模、產業結構、區域結構、市場競爭、產業盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪,清晰發展方向。未來行業市場發展前景和投資機會在哪?欲了解更多關于行業具體詳情可以點擊查看中研普華產業研究院的報告《2023-2028年中國智慧工廠建設行業競爭分析及發展前景預測報告》。

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