Сочинение на тему Экономический анализ сборки автомобилей с использованием искусственного интеллекта
- Опубликовано: 11.09.2020
- Предмет: жизнь, Информационная наука, Правительство
- Темы: автомобильный, Искусственный интеллект, Экономические отношения
Занятость эргономики на производстве и в потоке сборочной линии – это неблагоприятные проблемы, которые необходимо решить, чтобы избежать травм на рабочем месте и предотвратить рабочие действия, которые приводят к долгосрочным медицинским проблемам для работников. В 1990 году автомобильная компания Ford создала или внедрила приложение, в котором они занимаются искусственным интеллектом. Технологии для проверки потенциальных проблем эргономики должны быть выполнены до того, как рабочие инструкции на сборочном заводе изготовят автомобили – сложная и мощная проблема, и стоит связанные с необратимым производством на рабочем месте из-за плохой эргономики дизайн будет очень капризным. Мы добавили к другой системе анализа эргономики, которая была интегрирована в планирование процессов для производственной системы в Ford и глобальной системы обучения и распределения процессов. GSPAS стал Глобальным депо для стандартизированного процесса проектирования и данных для сборки всего для транспортных средств, включая инструменты для деталей и стандартное рабочее время. Еще одним сложным преимуществом GSPAS является использование языка управления, который также известен как стандартный язык. Стандартный язык – это специфическое для Ford ограниченное изучение английского языка, которое используется для описания процесса сборки автомобиля в компании Ford Motor Company. Этот язык используется в качестве входных данных для компонента искусственного интеллекта Глобальной системы распределения учебного процесса. Потенциальная эргономика написана на стандартном языке, который был прочитан системой искусственного интеллекта и использован для генерации инструкций по сборке, которые были введены в Северной Америке. Отчет о работе здесь позволяет понять, как мы собираемся на основе предшествующего результата с помощью искусственного интеллекта для разработки технологии в новом регионе экономического анализа.
Введение
На 6-й ежегодной конференции по прикладной экономике, состоявшейся в Далласе, штат Техас, в марте 2003 года, Институт промышленных инженеров IIE вручил учебное образование ERGO CUP автомобильной компании Ford. Мы успешно внедряем искусственный интеллект и другие методы разведки с эксплуатацией автомобилей Ford с 1990 года. В этом приложении речь идет главным образом о планировании и настройке планирования процесса сборки автомобилей. В этом процессе листы написаны в произвольной форме, что вызвало серьезные проблемы из-за неоднозначности и непоследовательности. Использование контрольного языка дисквалифицировало почти всю неоднозначность в инструкциях технологического листа и создало в качестве стандартного формата для написания технологического листа во всей Корпорации, что создает рабочие распределения для плодов растения и точно оценивает время уровня. Эта система также известна как Прямая система управления трудовыми ресурсами, которая основана на Знании, которое занимало схемы представления знаний семантической сети DLMS с использованием методов из логики команд Обработки языка и классифицированных рассуждений для генерации детального плана с помощью инструкций по сборке из процессов высокого уровня. Уничтожение этой системы также дает нам подробную оценку трудоемкости, которая требуется из этого описания процесса. Это связано с развитием и сохранением крупномасштабных баз знаний по онтологии, что заставило нас применить эту технологию в других сложных областях производства.
Использование технологии искусственного интеллекта:
Инструмент экономического исследования, используемый по вине, использует следующую искусственную логику описания технологий, обработку естественного языка и обработку на основе правил
Высота нашей системы искусственного интеллекта – это база знаний, которые занимают семантическую сетевую модель для представления всей информации о планировании сборки автомобиля. Использование сети First 70 в качестве части системы представления знаний также называется логикой описания логики описания. Реализация, известная как Classic, была успешно использована для разработки конфигуратора телекоммуникационного оборудования.
Использование и оплата приложения:
Инструмент определения эргономики работал в порту примерно 2 года. Разрушение этой системы можно подытожить следующим образом:
- Индустриализация эргономики Красный Преобразование прервало более 1100 технологических листов с потенциальной эргономической проблемой из-за попадания на сборочный завод
- Индустриализация обработки предупреждений об эргономике снижает рабочие условия инженеров по эргономике на 20%.
- Инженер, который должен был написать технологический лист, узнал об экономическом занятии и начал писать свои технологические листы, чтобы заняться этим занятием, прежде чем они были помечены системой
- Эргономика – необходимое занятие как для Ford, так и для UAW.
Они дают нам количественные преимущества системы, которые включают экономию затрат более 17 миллионов долларов с точки зрения избежания травм, были связаны с красными триггерами, а также сокращают количество предупреждающих триггеров, которые премьер-повстанец проверял вручную до 20 %. Область применения искусственного интеллекта для инженера по эргономике заключается в том, что он может облегчить их работу и повысить эффективность работы установки. Преимущество системы, как количественной, так и косвенной, было изначально выше, чем стоимость разработки, и система стала очень успешным механическим применением искусственного интеллекта.
Разработка и развертывание приложений:
Разработка искусственного интеллекта для наших приложений здесь, на чем основывается система управления производством на платформе, использующей меньше инструментов работы и знаний. Мы обнаружили, что этот инструмент обеспечивает гибкую и мощную среду разработки, предоставляя доступ ко всем инструментам базы данных Oracle и SQL, и мы можем сказать, что этот инструмент предоставляет возможность создавать графический интерфейс пользователя через пакет CLIM и легко общаться с другими пользователями. системы и платформы. Наша система искусственного интеллекта ежедневно выполняет тысячи операций с базами данных, и все это достигается за счет среднего времени ответа около 8 секунд на каждую проверку листа процесса искусственного интеллекта.
Разработка системы экономического анализа для валидации процесса заняла около двух месяцев с нашей командой разработчиков, а также дополнительное время, предоставленное специалистом по эргономике. Система искусственного интеллекта получает необходимую информацию из базы данных Oracle, выполняет необходимую обработку и записывает результат обратно в базу данных Oracle.
Обслуживание системы значительно упрощается благодаря использованию базы знаний, в которой используется логическая структура описания. Мы также разрабатываем набор регрессии. Кроме того, мы можем сказать, что контент, основанный на знаниях, основан на добавленной функциональности проверки, которая проверяет все, что редактируется в конкретный слот, и атрибуты для различных классов концепций.
Заключение
В заключение можно сказать, что мы определили два различных приложения эргономического анализа, которые связаны внутри брода. Нет никаких сомнений в том, что эргономика является сложным фактором в производстве и должна решаться в доступный первичный период. Мы описали это применение анализа эргономики в области планирования процесса в форте, где она доступна для оценки работы Ассамблеи, прежде чем она поймет площадку Ассамблеи на предмет возможного злоупотребления эргономикой. Это эргономическое исследование технологического листа определяет участие сомнений в области повторяющихся неотложных вопросов, экстремальной революции инструмента и исчезновении тяжелых деталей без какой-либо формы механизированного исчезновения коллабрации. В будущем мы планируем повысить эффективность существующей системы с дальнейшим сопоставимым делением и распространить экономический анализ, чтобы выявить другие типы потенциальных проблем.
Квитирование
Мне доставляет огромное удовольствие передать мое глубокое и искреннее спасибо моему учителю сэру Дауду Идрису за его любезную поддержку, которая помогает успешно завершить исследование.
Я хотел бы поблагодарить следующих людей за их знания и опыт в разработке этой системы.
Образование важно для экономического роста, особенно в странах с открытой экономикой. Данные также показывают, что образование способствует диверсификации экспорта. Этот вывод особенно актуален в свете
Именно во время Олимпийских игр экономика Европы переживала спад, который не повлиял на Барселону в начале 1990-х годов из-за доходов от Игр, но позже экономический
В ходе исследования были определены три императивные цели, которые должны определить взаимосвязь между денежным продвижением, разбуханием и безработицей, изучить воздействие отека в Пакистане и оценить