现代技术驱动的工业解决方案|印度机床杂志|印度机床行业

我们都知道，现代技术发展不仅着眼于提供优化的解决方案以实现当时的目标，而且着眼于整个生态系统的后向和前向集成能力。现代技术的发展将解决传统和孤岛系统在行业中占据主导地位的所有空白，而与其他系统集成并使每台机器都运行在单个平台上确实变得困难。

人工智能，机器学习和神经网络技术成功地满足了行业中的大多数需求，并提供了巨大的潜在应用，还带来了高精度和集成能力。可以从IIOT系统和其他已经在行业中发挥作用的数据源中获取有用的数据。

现代技术利益

通用单一平台
第三方整合
整合旧版系统
支持OTA，FOTA和补丁升级服务
边缘智能
将筒仓系统整合到一个网络中
可扩展架构
数据安全
数据洞察分析
数字化转型
资料建模
安全的操作环境

领先的技术和行业主导解决方案

始终需要为行业带来最佳解决方案，以带来透明度，高性能，最佳质量和安全性。

A. IIOT的应用
一种。机器监控& Maintenance
b。资产追踪与监控
C。批量生产
d。互联工厂
e。节能和收获应用

B.基于人工智能的应用
一种。基于Vison的系统
b。自动化质量控制
C。安全系统
d。自驾车

ML&深度学习应用
一种。预测性和规范性维护
b。资产生命周期和故障预测
C。异常检测
d。产品需求& Sales Forecasting
e。自然语言处理

D.虚拟现实应用
一种。机器的远程诊断
b。机器的远程组装

E.增强现实应用
一种。 3D制造
b。远程查看产品的360度视图
C。远程个人培训
d。设计与建模

F.神经网络应用
一种。人脸识别
b。信用控制和欺诈检测
C。印刷字符识别

G. RPA（机器人过程自动化）应用程序
一种。呼叫中心自动化
b。服务台
C。数据迁移
d。合规性
e。物料清单和发票处理
F。银行，保险和零售业的RPA

智能产品设计要点

专门的框架和架构
了解专业框架&架构是成功开发产品的重要步骤，它可以确保无错实现产品功能。
示例：AI应用程序，我们需要功能更强大的处理器。因此，根据设计目标，我们需要了解和选择专用硬件，它们的框架和神经网络架构，这将有助于优化资源受限的平台，包括智能手机，IoT边缘设备和其他性能适中的系统。

选择合适的嵌入式硬件
如今，我们拥有众多的建模技术，可以根据目标平台的需求以及优化的用法来找到单个硬件的性能并确认其适用性。选择正确的硬件是成功进行嵌入式设计的关键，
示例：如果我们选择通用处理器来主导ML应用程序，则将花费更长的时间进行计算，并且优化也难以实现

选择正确的框架
使用Frameworks，我们不必从头开始开发产品，从而减少了开发工作量和时间。云服务提供商和框架开发人员继续提高更直接的功能，以简化机器学习解决方案的开发。
示例：Apple Core ML和Android神经网络API为各自的环境提供了解决方案，诸如TensorFlow Mobile（以及TensorFlow Lite的新兴版本）之类的框架提供了更通用的解决方案。

选择正确的图书馆
易于使用的库极大地减少了对算法的深入理解并进行机器学习的需求&AI开发更快，更容易。
示例：诸如Arm的Compute Library之类的库可用来支持众多ML功能，从而减少了开发工作量并缩短了开发时间。

选择正确的算法
算法的选择取决于AI，NN和ML应用程序的多个因素，选择算法主要取决于数据集的可用性以及解决用例类型和要实现的目标。

监督学习算法 在这种类型的学习中，我们有两组变量，即目标变量（或因变量），将从一组给定的预测变量（独立变量）中进行预测。使用这些变量集，我们生成了一个将输入映射到所需输出的函数。借助训练过程，我们可以在训练数据上达到所需的准确性。
示例：回归，决策树，随机森林，KNN，逻辑回归
非监督学习算法，非监督学习算法， 用于在给定数据中查找各种未知模式。聚类和关联是两种无监督的学习。
示例：Apriori算法，K均值。
强化学习算法 线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机，朴素贝叶斯，kNN，K均值，随机森林，降维算法，梯度提升算法
通用神经网络算法
梯度下降，牛顿法，共轭梯度，拟牛顿法，Levenberg-Marquardt算法。我们需要专用的硬件，以加速针对潜在市场细分的机器学习应用程序。
示例：高性能机器学习算法，我们可以使用硬件设备，例如英特尔Movidius神经计算棒，NVIDIA Jetson TX2模块等。