17、机器人流程自动化(RPA)在制造业的应用

RPA在制造业的应用与图像CAD检索

机器人流程自动化(RPA)在制造业的应用

1. 引言

机器人流程自动化(RPA)和认知RPA在大量办公工作的领域已展现出强大的应用能力,如服务、电信、行政、金融和保险等行业。然而,在工业制造领域,RPA的应用潜力同样巨大。工业4.0等概念的提出,要求利用新技术挖掘自动化潜力并提高效率。在制造业中,存在许多重复且易出错的任务,如生产感官数据的转移和转换、从文档中提取相关需求、安排新订单的生产等,这些任务都适合自动化处理。

随着工业现场数字化程度的提高,计算机辅助制造(CAM)和计算机集成制造(CIM)得到广泛应用,为在工业现场实施RPA解决方案奠定了良好基础。自动化作为数字化的重要组成部分,能够帮助人们更高效地工作。例如,在产品开发和生产过程中,计算机辅助设计(CAD)被广泛用于在生产前对工件进行逼真的设计和修改,CAD数据可用于自动化制造过程的某些部分。

2. 基础概念
2.1 RPA和认知RPA

RPA是指通过(图形)用户界面(如HTML)、较低级别的接口(如API)或命令行界面,像人类一样在计算机程序上执行指令的服务。它主要用于自动化人类执行的重复、易出错、基于规则的流程或例程。RPA技术通常指所使用的软件,有时可能需要额外的硬件支持。

与工作流技术软件不同,RPA服务操作的信息系统保持不变,无需对系统或工作流进行大规模更改。简单的RPA服务通常基于规则,适用于处理结构化数据和简单接口的任务。而人工智能和机器学习技术使RPA服务能够处理非结构化数据和非静态接口,解决知识密集型任务,这种应用被称为认知或智能RPA服务。认知RPA服务工具能够支持人类得出结论,例如通过智能数据处理将数据聚合到有用的图表中。

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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