อย่างที่รู้กันว่าในปัจจุบันนี้ AI ถือเป็นนวัตกรรมที่เข้ามามีบทบาทอย่างมากในการปรับปรุงและพัฒนากระบวนการทำงานต่าง ๆ ทั้งในภาคส่วนธุรกิจและภาคอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นด้านการผลิต การแพทย์ การโทรคมนาคม การส่งออก เพื่อตอบโจทย์ความต้องการใหักับธุรกิจและลูกค้าได้มากที่สุด
ทุกวันนี้เราอยู่ในช่วงเรียนรู้การใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ตั้งแต่การเปิดตัวของ Chat GPT เมื่อปลายพฤศจิกายน 2022 ตามมาด้วย Google Bard และ Microsoft Bing ที่เปลี่ยนโปรแกรมเบื้องหลังเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดมากขึ้น
กลยุทธ์การตัดเฉือน CNC นั้นการเลือกพารามิเตอร์การตัดที่เหมาะสมเป็นสิ่งที่สำคัญ หากใช้อัตราการป้อนเครื่องมือตัดที่เร็วเกินไปจะทำให้เครื่องมือสึกหรอเร็วขึ้น (แรงต้านสูง) อีกทั้งยังเสียทั้งต้นทุนและเวลาในการสับเปลี่ยนเครื่องมือ ในขณะที่อัตราการป้อนช้าไปก็เสียผลิตภาพ
ในปัจจุบัน AR (Augmented Reality) และ VR (Virtual Reality) มีแอปพลิเคชันการใช้งานที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น เกม Pokemon Go ที่โด่งดังในปี 2016
เทคโนโลยีสมัยใหม่ช่วยในเรื่องของปัญหาขาดแคลนแรงงานที่มีทักษะ ให้คนที่มีอยู่จำกัดสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วขึ้น ช่วยให้งานซ้ำ ๆ เป็นระบบอัตโนมัติและให้ AI (Artificial Inteilligence) และ ML (Machine Learning) เป็นผู้ทำงาน
เทคโนโลยีที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่าง Machine Learning และ Deep Learning กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการมองของผู้ผลิตในการแก้ไขปัญหาการควบคุมคุณภาพสำหรับชิ้นส่วนหรือแม่พิมพ์ของพวกเขา ในความเป็นจริง เทคโนโลยี Deep Learning กำลังได้รับความสนใจจากทั่วอุตสาหกรรมต่างๆ จากประโยชน์ที่มีมากมาย บทความนี้จะไขความกระจ่างว่า AI,ML
BBG บริษัทที่มีฐานอยู่ที่เมือง Mindelheim กำลังจัดตั้งสายการผลิตครบวงจรสำหรับการตกแต่งกระจกด้วยโพลียูรีเทน เพื่อทำการสาธิตและทดสอบผลลัพธ์ของโครงการวิจัยโครงการหนึ่ง ชื่อ “EKI — วิศวกรรมสำหรับระบบการผลิตอัตโนมัติที่ใช้ AI ในสภาพแวดล้อมการผลิต” ถูกมุ่งหมายให้ปูทางสำหรับการปรับตัวอย่างชาญฉลาดของระบบการผลิตต่อข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงและเงื่อนไขสภาพแวดล้อม ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงเพื่อผลิตตัวเลือกผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ
เยอรมนี/สวิตเซอร์แลนด์ — WZL ของ RWTH Aachen University โดยความร่วมมือกับสถาบันการจัดการเทคโนโลยีของมหาวิทยาลัย St. Gallen เริ่มต้นการศึกษาเปรียบเทียบการใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence)
เมื่อการตัดเฉือนส่วนประกอบ ความสึกหรอของเครื่องมือและอัตราการขจัดโลหะเป็นปัจจัยชี้ขาด การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยเพิ่มคุณค่าให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการปรับต้นทุนการผลิตให้เหมาะสมที่สุด เพื่อสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจในการเปลี่ยนเครื่องมือ
โตโยต้าอินดัสตรีคอร์เปอเรชัน และบริษัทซีเมนส์ ที่ประเทศเยอรมัน ได้ร่วมมือกันพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถพยากรณ์ความผิดปกติของผลิตภัณฑ์ในการหล่อฉีดอลูมิเนียมซึ่งเป็นกระบวนการหลักในการผลิตคอมเพรสเซอร์ของเครื่องปรับอากาศรถยนต์
