globe Menu Search
Ανάλυση ψεκασμού

Προμηνύοντας την ΤΝ: Θα είναι ο ψεκασμός η επόμενη μεγάλη εφαρμογή ΤΝ


Used nozzle compared with new nozzle graph

25

Σεπ 20



Όταν σκέφτομαι τις αλληλεπιδράσεις μου με την τεχνολογία κάθε μέρα, η πραγματικότητα της τεχνητής νοημοσύνης μου φαίνεται πολύ πιο απτή από ό,τι είχα αρχικά υποθέσει. Ζήτησα από την Alexa να ξαναπαραγγείλει σακούλες σκουπιδιών, χρησιμοποίησα το Google Maps για να βρω την ταχύτερη διαδρομή προς τη δουλειά, έκανα κύλιση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να ενημερωθώ για τους φίλους και την οικογένειά μου. Σε μεγαλύτερη κλίμακα, έχω χρησιμοποιήσει το Lyft, τη Siri, το Amazon, το Netflix και πολλά άλλα. Αυτές οι εταιρείες χρησιμοποιούν εργαλεία μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν ισχυρές αλλαγές στη συμπεριφορά των καταναλωτών

Αυτό καθιστά την επένδυση σε εργαλεία ΤΝ όχι απλώς επιχειρηματική πολυτέλεια, αλλά επιχειρηματική αναγκαιότητα. Αυτό περιλαμβάνει την τεχνολογία ψεκασμού. Πραγματοποιούμε σημαντικές επενδύσεις σε εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την οπτικοποίηση, τη διάγνωση και, τελικά, τη θεραπεία ενός ψεκασμού. Το SprayScan mPT, για παράδειγμα, χρησιμοποιεί ένα λέιζερ για να καταγράψει το αποτύπωμα ενός σπρέι. Αυτή η εικόνα ή το βίντεο μπορεί να μεταφορτωθεί στο λογισμικό SprayScan για την αξιολόγηση και τη σύγκριση ψεκασμών και ακροφυσίων.

Ενώ αυτό είναι πρωτοποριακό, είναι μόνο η αρχή. Φανταστείτε ένα ολοκληρωμένο σύστημα όπου ένα λέιζερ και μια κάμερα υπάρχουν σε μια εφαρμογή στο σημείο ψεκασμού. Αυτός ο συνδυασμός τροφοδοτεί συνεχώς εικόνες στο λογισμικό SprayScan σε πραγματικό χρόνο. Καθώς το ακροφύσιο ψεκασμού φθείρεται, φράζει, διαβρώνεται ή αποτυγχάνει, θα ειδοποιούμαστε από το λογισμικό αμέσως.

Τώρα, δεν έχουμε τελειώσει ακόμα. Ενώ θα μπορούσαμε να σταματήσουμε εδώ και να βάλουμε το σύστημα να στείλει ένα σήμα στον χρήστη λέγοντας: "Κάτι δεν πάει καλά" Αλλά, τι θα γινόταν αν, πριν από την ενσωμάτωση του συστήματος, χρησιμοποιούσαμε μηχανική μάθηση για να διδάξουμε το σύστημα να αναγνωρίζει πότε κάτι δεν πάει καλά, να διαγνώσει το πρόβλημα. και να προτείνει μια λύση. Έτσι, αντί να ειδοποιείστε ότι κάτι δεν πάει καλά στην εφαρμογή ψεκασμού σας, ειδοποιείστε για μια λύση του προβλήματος που υποστηρίζεται από συγκεντρωτικά δεδομένα από εκατοντάδες άλλες εφαρμογές όπως η δική σας

Αυτό είναι το μέλλον των συστημάτων ψεκασμού και των εφαρμογών παραγωγής παντού. Εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που διαγιγνώσκουν και θεραπεύουν την εφαρμογή σας. Και χτυπάμε μόνο την πόρτα..

Αν θέλετε να συζητήσουμε το θέμα σε μεγαλύτερο βάθος, επικοινωνήστε μαζί μας ή συνδεθείτε μαζί μου απευθείας μέσω LinkedIn.