Når AI store modeller møter forskjellige applikasjonsscenarier i etikettutskriftsbransjen, hvor mye overraskelse kan de gi? For tiden har kunstig intelligens (AI) teknologi blitt en viktig drivkraft for en ny runde med teknologisk revolusjon og industriell transformasjon globalt. Bruksområdet for applikasjonen har gradvis utvidet seg fra forbrukerintelligens til feltet Enterprise Intelligence, Drive and Creating Stroster Productivity og har en dyp innvirkning på mange bransjer. I etikettutskriftsindustrien kan den fremtidige anvendelsen av AI bidra til å label utskriftsbedrifter med å oppnå produktinnovasjon, intelligent produksjon, kvalitetskontroll, smart logistikk og mer, ytterligere forbedre produksjonseffektiviteten og produktkvaliteten, samtidig som det reduserer driftskostnadene og ressursforbruket.
Scene 1: Intelligent produksjonsplanlegging av optimalisering av produksjonsplanlegging gjennom dataanalyse, den operasjonelle effektiviteten til produksjonslinjer kan forbedres. Etikettutskriftsvirksomheter står ofte overfor komplekse produksjonsprosesser og forskjellige produktkrav. Ved å introdusere et AI-planleggingssystem, er det mulig å overvåke produksjonsstatusen i sanntid, justere produksjonsplaner omgående, og dermed redusere driftsstans og øke kapasiteten.Scene 2: Utstyr Helsestyring Basert på sanntidsovervåking av utstyrsoperasjonsdata, ved bruk av funksjonsanalyse og maskinlæringsteknikker, på en hånd, er det mulig for å forutsi utstyrets feil. På den annen side, i tilfelle plutselige utstyrssvikt, kan den raskt diagnostisere feil, finne årsakene og gi relevante løsninger. Scene 3: Visjonsbasert overflatefeil deteksjonsmakningsvisjonsbasert overflatedefektdeteksjon kan raskt identifisere mindre og mer komplekse feil, og klassifisere dem, som et spørsmål om å gjøre det, og det som har en mer komplekse miljø. For øyeblikket er det industrielle intelligente selskaper som kombinerer dyp læring med 3D -mikroskop, noe som forbedrer deteksjonsnøyaktigheten til nanometernivåer. For oppdagede mangelfulle produkter kan systemet automatisk bestemme reparasjonsbarhet, planreparasjonsveier og metoder, som deretter utføres av utstyret for å utføre reparasjonshandlingene. Scene 4: Intelligent sortering av etikettutskriftsbransjen har mange sorteringsoppgaver i lagerstyring. Hvis manuelt arbeid brukes, er det tregt og kostbart, og det krever også et passende arbeidstemperaturmiljø. Hvis industriroboter brukes til intelligent sortering, kan kostnadene reduseres betydelig, og hastigheten kan økes.
Scene fem: Digital Twina Digital Twin er et speil av en objektiv enhet i en virtuell verden. Prosessen med å lage en digital tvilling integrerer kunstig intelligens, maskinlæring og sensordata for å etablere en svært oppslukende 'ekte' modell som kan oppdateres i sanntid for å støtte beslutningsaktiviteter gjennom livssyklusen til fysiske produkter. Når det gjelder modellering av redusert ordre av det digitale tvillingobjektet, kan kompleksitet og ikke-lineære modeller plasseres i nevrale nettverk, ved å bruke dyp læring for å etablere et begrenset mål, og basert på dette endelige målet, utfører modellering av redusert ordre. Når ingeniører designer etiketter, trenger de bare å angi forventede parametere og ytelsesbegrensninger som materialer, farger, former og applikasjonsscenarier under systemets veiledning, kombinert med kunstige intelligensalgoritmer, som deretter automatisk kan generere hundrevis eller tusenvis av gjennomførbare løsninger basert på designerens intensjon. De kan da uavhengig gjennomføre omfattende sammenligninger for å velge den optimale designordningen som skal presenteres for designeren for endelig beslutningstaking. I møte med et raskt skiftende markedsmiljø, gjør anvendelsen av AI selskaper å svare mer fleksibelt på markedssvingninger, noe som forbedrer den generelle effektiviteten til forsyningskjeden. I sammendraget, mens AI har et betydelig applikasjonspotensial i etikettutskriftsbransjen, er det store flertallet av etikett-utskriftsselskaper ikke godt forberedt for AI-applikasjoner og viser en generell mangel på en generell mangel på en. I tillegg har datainnsamlingen, utnyttelsen og utviklingen innen etikettutskrift fremdeles visse vanskeligheter, og siden selskapets database først og fremst er privat og datasskala er begrenset, er det mangel på høykvalitets maskinlæringsprøver for AI-applikasjoner, som til en viss grad hindrer tempoet til å ta opp en enkelt utskrift av en label trykket som er en gang til å tegne bransjen. Utvilsomt spiller en viktig rolle i å fremme denne endringen. Etikettutskriftsbedrifter bør også omgående skifte tenkning, aktivt søke applikasjonsscenarier for kunstig intelligens i bedriftene sine, og fremme intelligensen til intern ledelse.