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我们在上文中给大家简单介绍了机器学习模型搭建都需要注意哪些问题等内容，而本文我们再来聊聊人工智能技术应用都有哪些方法。
工程师、开发人员和数据分析人员可以使用几种基于现代技术的数字和硬件工具及解决方案。但是在许多情况下，采用这些工具和解决方案是不够的。生产环境可能大不相同。
这不是简单地捕捉正确的参数和信号来提高输出质量和模型的终精度的问题，其工作条件也可能有所不同。维护、调整和操作生产设备的不同方法可能会严重影响模型输出的质量。追求更高质量的过程可能曲折而艰难。
当然，投资回报率必须非常引人注目。经验表明，快速解决方案原型是必不可少的，模型的功能应该3～4周内快速测试。由于学习过程和模型的调整，从开始开发解决方案到部署解决方案(获取准确可靠的输出)之间的交付时间可能要花费数月的时间。
这就是部署的理想生产类型是高度资产密集型环境的原因，因为在这种情况下，一次中断事故就可能造成数百万美元的损失。
·标准化解决方案：这些是基于图像识别原理的精细化、高度可扩展的解决方案。终输出的精度在很大程度上取决于异常样本的数量，因为样本越多，模型越精确。
对于基本的质量控制任务，可能需要4～6个不合格(“NOK”)样本，通过生产线上的摄像头来指导系统运行。从理论上来说，这样的解决方案甚至可以提供99.99%的准确率。然而现实表明，只有在简单的质量检验任务中才能达到这么高的理论值。
尺寸和表面完整性在能否有效利用这种解决方案中起着重要作用。越小越简单，控制输出越有效。
利用人工智能跟踪和分析每个装配步骤(包括周期分析)的解决方案看起来非常具有发展前景。这样的解决方案可以识别生产异常和瓶颈，从而将生产效率提高百分之几十。
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2024-01-19
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