Kiedy zastanawiam się nad moimi codziennymi interakcjami z technologią, rzeczywistość sztucznej inteligencji wydaje mi się o wiele bardziej namacalna, niż początkowo zakładałem. Poprosiłem Alexę o zamówienie worków na śmieci, skorzystałem z Google Maps, aby znaleźć najszybszą trasę do pracy, a także przeglądałem media społecznościowe, aby dowiedzieć się, co słychać u przyjaciół i rodziny. W szerszym ujęciu korzystałem z Lyft, Siri, Amazon, Netflix i innych serwisów. Firmy te wykorzystują uczenie maszynowe i narzędzia sztucznej inteligencji, aby wywołać znaczące zmiany w zachowaniach konsumentów.
To sprawia, że inwestowanie w narzędzia oparte na sztucznej inteligencji nie jest już tylko luksusem biznesowym, ale biznesową koniecznością. Dotyczy to również technologii natryskowej. Dokonujemy znacznych inwestycji w narzędzia służące do wizualizacji, diagnozowania i, ostatecznie, poprawiania jakości natrysku. Na przykład urządzenie SprayScan mPT wykorzystuje laser do rejestrowania obrazu strumienia oprysku. Ten obraz lub film można przesłać do oprogramowania SprayScan w celu oceny i porównania strumieni oraz dysz.
Chociaż jest to przełomowe rozwiązanie, to dopiero początek. Wyobraźmy sobie zintegrowany system, w którym laser i kamera są wbudowane w urządzenie w miejscu oprysku. Takie połączenie nieustannie dostarcza obrazy do oprogramowania SprayScan w czasie rzeczywistym. Gdy dysza opryskowa ulegnie zużyciu, zatkaniu, korozji lub awarii, oprogramowanie natychmiast nas o tym powiadomi.
To jednak jeszcze nie koniec. Moglibyśmy zatrzymać się na tym etapie i sprawić, by system wysyłał użytkownikowi sygnał z informacją: „Coś jest nie tak”. A co by było, gdybyśmy przed zintegrowaniem systemu wykorzystali uczenie maszynowe, aby nauczyć go rozpoznawać sytuacje, w których coś jest nie tak, diagnozować problem i zaproponować rozwiązanie? Zamiast więc otrzymywać powiadomienie, że coś idzie nie tak w procesie natryskiwania, użytkownik otrzymuje informację o rozwiązaniu problemu opartą na zbiorczych danych pochodzących z setek innych zastosowań, takich jak jego własne.
To jest przyszłość systemów natryskowych i zastosowań produkcyjnych na całym świecie. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które diagnozują i naprawiają proces natryskiwania. A to dopiero początek…
Jeśli chcesz omówić ten temat bardziej szczegółowo, skontaktuj się z nami lub napisz do mnie bezpośrednio przez LinkedIn.