Når AI store modeller støder på forskellige applikationsscenarier i etiketprintindustrien, hvor meget overraskelse kan de bringe? I øjeblikket er kunstig intelligens (AI) teknologi blevet en vigtig drivkraft for en ny runde med teknologisk revolution og industriel transformation globalt. Dets anvendelsesomfang er gradvist udvidet fra forbrugerinformation til området for virksomhedsinformation, drivkraft og skabelse af stærkere produktivitet og har en dybtgående indflydelse på mange brancher. I etiketudskrivningsindustrien kan den fremtidige anvendelse af AI hjælpe med at mærke udskrivningsvirksomheder med at opnå produktinnovation, intelligent produktion, kvalitetskontrol, smart logistik og mere, hvilket forbedrer produktionseffektiviteten og produktkvaliteten yderligere, samtidig med at driftsomkostningerne og ressourceforbruget reduceres.
Scene 1: Intelligent produktionsplanlægning af optimering af produktionsplanlægning gennem dataanalyse kan produktionslinjens operationelle effektivitet forbedres. Labeludskrivningsvirksomheder står ofte over for komplekse produktionsprocesser og forskellige produktkrav. Ved at introducere et AI-planlægningssystem er det muligt at overvåge produktionsstatus i realtid, justere produktionsplaner omgående og derved reducere nedetid og øget kapacitet. På den anden side, i tilfælde af pludselige udstyrsfejl, kan det hurtigt diagnosticere fejl, lokalisere årsagerne og tilvejebringe relevante løsninger. SCENE 3: Visionsbaseret overfladedefektdetektionmachine-visionbaseret overfladedefektdetektion kan hurtigt identificere mindre og mere komplekse defekter på etiketter i et spørgsmål om millisekunder, endda under ofte skiftende miljøforhold, og klassificere dem, såsom detektering af, om mærket overfladen har hvide pletter eller forurener. I øjeblikket er der industrielle intelligente virksomheder, der kombinerer dyb læring med 3D -mikroskoper, hvilket forbedrer detektionsnøjagtigheden til nanometerniveauer. For detekterede mangelfulde produkter kan systemet automatisk bestemme reparationsevne, planreparationsstier og metoder, som derefter udføres af udstyret til at udføre reparationshandlinger.Scene 4: Intelligent sortering af etiketprintindustrien har mange sorteringsopgaver i lagerstyring. Hvis manuelt arbejde bruges, er det langsomt og dyrt, og det kræver også et passende arbejdstemperaturmiljø. Hvis industrielle robotter bruges til intelligent sortering, kan omkostningerne reduceres markant, og hastigheden kan øges.
Scene fem: Digital Twina Digital Twin er et spejl af en objektiv enhed i en virtuel verden. Processen med at skabe en digital tvilling integrerer kunstig intelligens, maskinlæring og sensordata for at etablere en meget fordybende 'ægte' model, der kan opdateres i realtid for at understøtte beslutningstagningsaktiviteter gennem hele livscyklussen for fysiske produkter. Med hensyn til modellering af reduceret orden af det digitale Twin-objekt kan kompleksitet og ikke-lineære modeller placeres i neurale netværk, ved hjælp af dyb læring til at etablere et endeligt mål og baseret på denne endelige mål, udfører modellering af reduceret orden. Når ingeniører designer etiketter, behøver de kun at indstille forventede parametre og ydelsesbegrænsninger såsom materialer, farver, former og applikationsscenarier under systemets vejledning kombineret med kunstig intelligensalgoritmer, som derefter automatisk kan generere hundreder eller tusinder af gennemførlige løsninger baseret på designerens intention. De kan derefter uafhængigt gennemføre omfattende sammenligninger for at vælge det optimale designskema, der skal præsenteres for designeren til endelig beslutningstagning. I lyset af et hurtigt skiftende markedsmiljø gør anvendelsen af AI gør det muligt for virksomheder at reagere mere fleksibelt på markedssvingninger, hvilket forbedrer den samlede effektivitet af forsyningskæden. I resuméet, mens AI har et betydeligt anvendelsespotentiale i etiketudskrivningsindustrien, er langt de fleste af etiketprintfirmaerne ikke godt forberedt på AI-applikationer og viser en generel mangel på forståelse af AI. Derudover står dataindsamlingen, udnyttelsen og udviklingen inden for etiketudskrivningsvirksomheder stadig over for visse vanskeligheder, og da virksomhedens database primært er privat, og datakalaen er begrænset, er der en mangel på maskinlæringsprøver i høj kvalitet til AI-applikationer, som til en vis grad hindrer tempoet i AI-vedtagelsen i Enterprises. Spil utvivlsomt en vigtig rolle i at fremme denne ændring. Etiketprintfirmaer bør også straks flytte deres tænkning, aktivt søge applikationsscenarier for kunstig intelligens inden for deres virksomheder og fremme intelligensen af intern ledelse.