Электронный дизайн использует решения с поддержкой ИИ для предоставления высококачественных услуг

Появление ИИ в машиностроении обещает огромный скачок в производительности, эффективности управления и устранение разрыва между машинами и человеческим взаимодействием. ИИ в основном стремится преодолевать широкий спектр проблем, начиная от недостатка навыков и заканчивая сложностями в принятии решений.

Вот почему эта технология нашла применение в различных компаниях машиностроительной отрасли. Сегодня чувствительные компании, такие как компании, занимающиеся разработкой электронного оборудования, внедряют ИИ в свою работу, поскольку это позволяет им трансформировать свой бизнес и строить более сильную цифровую экономику.

В этой статье мы рассмотрим различные способы, которыми компании, занимающиеся разработкой электронного оборудования, максимально используют возможности ИИ для оказания высококачественных услуг.

1. Использование эффективных данных

Компании в целом полагаются на объемы данных для более быстрой и эффективной работы. Однако данные, какими бы объемными они ни были, практически бесполезны, если не организованы и не проанализированы должным образом.

Благодаря решениям на базе искусственного интеллекта, таким как Digital Twins, компании, занимающиеся проектированием электроники, теперь анализируют данные и эффективно отслеживают системы, чтобы предупреждать проблемы до того, как они возникнут.

Кроме того, используя возможности Интернета вещей и машинного обучения, системы интегрированы с датчиками с уникальной способностью оценивать данные об условиях работы и состоянии различных элементов в реальном времени для создания эффективных продуктов.

2. Более быстрое и эффективное общение

В большинстве случаев эффективно проанализированные данные являются ключом к правильной координации цепочки поставок. Применение решений на базе искусственного интеллекта дает этим компаниям гибкость, позволяющую удовлетворять потребности, предотвращать потери из-за простоев и контролировать расходы.

Машинное обучение Azure, например, дает компаниям такую ​​возможность. Имея это под рукой, у компаний есть средства для лучшего взаимодействия со своими машинами и того, насколько хорошо они могут справляться с проблемами в реальном времени, когда они возникают. Fero Labs - успешный пример того, насколько эффективно ИИ можно использовать для обеспечения правильной прогнозной коммуникации.

3. Вовлечение клиентов

Тот факт, что положительные отзывы клиентов порождают доверие при создании стабильной экосистемы, означает, что вовлечение клиентов имеет решающее значение. Вот почему как владельцам бизнеса важно никогда не подрывать силу обратной связи и взаимодействия с клиентами.

Однако доведение круглосуточной связи до специалистов службы поддержки часто является неэффективным и неэкономичным выбором. В результате компании теперь объединяют свои операции поддержки клиентов с участием человека с чат-ботами на базе искусственного интеллекта, и компании, занимающиеся разработкой электронного оборудования, не остались в стороне.

Положительный момент, который имеют эти чат-боты, заключается в том, что они также используют возможности пулов данных машинного обучения и Интернета вещей для решения открытых проблем. Благодаря этой технологии компании теперь могут легко отвечать на запросы клиентов, получая при этом достаточно данных о том, как улучшить качество своей продукции.

4. Проверка и контроль качества

Из-за сложности конструкции печатных плат, микрочипов и других подобных устройств даже самая тщательная человеческая проверка может не выявить некоторые недостатки. Но машина, оснащенная камерой высокого разрешения, может справиться с этими сложностями.

В настоящее время умные компании, такие как Arshon Technology, используют «машинное зрение» на базе искусственного интеллекта, чтобы эффективно выявлять мельчайшие детали и дефекты в своих электронных конструкциях. А после интеграции с облачными технологиями машина не только просматривает, но и обрабатывает собранную информацию, так что дефекты автоматически помечаются для исправления.

5. Внедрение виртуальных помощников

Повторяющаяся работа в компаниях может быть действительно пугающей, особенно если учесть, что она только снижает производительность и снижает время. Теперь, когда ИИ выполняет эти задачи, компании могут сосредоточить свою энергию на творческих идеях.

К счастью, искусственный интеллект предоставил отрасли виртуальных помощников, способных поддерживать цифровую трансформацию, так что различные аспекты производства и управления должным образом обрабатываются.

Виртуальные помощники выполняют самые разные работы:от анализа клиентских файлов и данных для оптимизации производства, надлежащего взаимодействия с клиентами и взаимодействия с ними, управления сборочной линией и многого другого. С виртуальными помощниками в умных компаниях вероятность ошибок в дизайне резко снижается.

6. Профилактическое обслуживание

Сложности в дизайне, связанные с компаниями, занимающимися проектированием электроники, требуют тщательного надзора и тщательного анализа для оптимального производства. Вот почему эти компании широко применяют возможности профилактического обслуживания, чтобы контролировать свои системы и заботиться о каждой детали последнего.

Благодаря мощности искусственного интеллекта 3D-модели часто применяются к изображениям дронов, что помогает легко выявлять проблемы, которые могут возникнуть при контроле качества. Они также помогают в раннем обнаружении дефектов в дизайне и согласовании с разработчиками при сравнении их первоначальных моделей и конечных продуктов.

Это помогает компаниям избавиться от проблем с производительностью, требованиями к качеству продукции и управлением временем. Это также предотвращает проблемы, которые могут возникнуть из-за больших запасов, незапланированных простоев и, конечно же, экономической эффективности.

7. Создание лучших продуктов с генеративным дизайном

Не новость, что создание высококачественных продуктов помогает компаниям укреплять доверие, строить стабильную цифровую экономику и получать достаточные рычаги влияния в чрезвычайно конкурентной среде.

Благодаря генеративному дизайну на основе искусственного интеллекта компании теперь могут давать миру самое лучшее.

Генеративные дизайны помогают компаниям, отождествляя себя с различными компонентами проектов и с помощью моделей дизайна, созданных дизайнерами, моделируют и предоставляют различные альтернативные конструкции. Практическим примером является программное обеспечение Autodesk, используемое General Electric.

Это программное обеспечение на базе искусственного интеллекта открывает путь, с помощью которого дизайнеры могут оптимизировать ввод и вывод, выполняя работу на тысячах компьютеров в целом. Он с помощью возможностей машинного обучения тестирует и изучает, что хорошо работает и над чем нужно работать на каждой итерации.

Заключительные мысли

Хотя искусственный интеллект все еще находится на относительно ранней стадии, очевидно, что он намерен произвести революцию в мире в целом. Он уже применяется в различных сферах обрабатывающей промышленности, а также в других сферах.

Хотя практически невозможно установить все футуристические приложения искусственного интеллекта, нет никаких сомнений в том, что он вполне может стать языком будущего и найти место во всех аспектах нашей повседневной жизни.

Компании, занимающиеся разработкой электроники, и другие организации уже внедряют эту технологию. Чтобы не упустить революцию, вам следует подумать о присоединении к ней.