让机器更聪明:人工智能在制造领域中的应用场景

本文探讨了人工智能在制造领域的应用,包括物流管理、生产效率提升、规划优化、故障预测诊断和零售模式改进。文章介绍了基本概念如数据采集、知识图谱、语义解析,重点讨论了实体抽取和关系抽取的算法,如命名实体识别、基于规则的关系抽取和图神经网络的关系抽取,并提供了Python代码实例。

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作者:禅与计算机程序设计艺术

随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经成为当今人们关注的热点话题。近年来,随着新材料、机器人、无人机等新型产品的快速发展,人工智能技术也越来越深入人们的生活领域。这使得对AI技术的理解、研究也变得十分重要,尤其是在制造领域。目前,在制造领域,人工智能技术主要应用于物流管理、生产效率提升、规划优化、故障预测诊断、零售模式改进等方面。本文将基于一些实际案例,阐述一些人工智能在制造领域中应用的场景以及关键技术。

2.基本概念术语说明

在本节中,我们首先介绍一下制造领域的人工智能术语和相关概念。这些术语或概念能够帮助读者更好地理解本文后续的内容。

数据采集、存储、处理及分析

数据采集:指的是从外部数据源如企业数据库、线上订单系统等获取信息,并进行有效整合、清洗、过滤,然后存放到指定数据仓库中进行统一管理的过程。通过数据采集,可以将不同的数据源进行融合、归纳、汇总,形成一个全面的、完整的管理数据平台。 数据存储:指的是将采集到的数据存放在硬盘或网络中,以便后续的分析使用。不同的硬件设备可以选择不同的介质进行存储,比如磁盘、SSD、RAM等,根据需求可以进行相应配置。 数据处

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