3500/15通用于可编程控制器

更新时间: 2023-05-30

​航空航天制造业的**技术投资领域包括高级分析、云计算、建模和仿真、物联网平台、生产流程优化和预测分析。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等人工智能子集将在实际实施中推动该技术的大部分发展。

　　对 AI 和认知计算的早期研究已经将真正的解决方案应用于现实世界的流程。除了机器人、增材制造和其他颠覆性技术外，航空航天和国防 (A&D) 行业相对较快地认识到 AI 的潜力，并欣然接受它产生的科学和技术。这两个行业都制定并实施了各自的数字化转型路线图。

　　从历史上看，自动化系统一直是 A&D 行业从驾驶舱到工厂车间的重要元素。我们已经看到从首次使用自动驾驶仪和其他自动化系统到未来的自主航空电子系统的稳步发展。自动化工厂生产系统已经从程序控制系统发展为基于预测性、规定性甚至自主自愈系统的机器和生产系统，这些系统由 AI/ML 算法支持。

　　在工厂生产领域，ML 正在以多种方式帮助改进和优化生产过程。其中包括减少设备故障的发生率，以保持生产速度正常运转并减少代价高昂的停机时间。基于机器学习的算法可以访问和分析来自机器振动传感器的大量数据，以检测和预测机器异常和故障。此外，机器学习可以规定性地确定如何**地修复和预防问题。**终，ML 算法可以协调机器和装配线的完整自我修复自主生产环境。

　　AI 和 ML 正被用于确定航空航天制造业的**生产流程。规范性分析结合大数据、数理统计、逻辑和机器学习，以经验方式揭示**复杂生产问题的根源，然后提出解决这些问题的决策选项。基于 ML 的生产智能系统使用模式识别技术来分析产品和流程的现有生产数据，并识别有效(**实践)和无效(风险情况)的模式。这些模式被转换成人类可读的规则形式，然后应用于制造操作以获得**实践。航空航天制造商正在使用这种方法来优化先进的复合材料制造工艺。