机器学习的应用电子产品

2022年6月24日

关键的外卖

机器学习可以使机器读取和解释数据。
预见性维护需要机器学习的交际优点和适用于他们的日常维护。
机器学习并不是遥不可及的推销,今天看到当前采用高科技产业。

机器学习和数据驱动自动化使用用户定义的标准

技术和电子两个领域走的,也许没有当前开发可能带来革命性变化在企业中使用的自动化。机器学习的应用在电子是无限的,但是设计细化已经显示出在当前作品深刻的结果。机器学习有可能推动设计流程当前限制和提高安全性和效率。

机器学习的基本知识

也许乍一看起来像一个过度紧张的资料解释方法,但机器学习提供了一个大道解锁自动化系统进程,否则可能会被忽视。在其核心,机器学习的一些算法,给出了发现值得注意的数据以及如何解析这些信息从周围的噪音。训练有素的机器学习算法可以用于许多不同种类的数据和质量保证,如视觉检查在PCB组件的位置或监视设备的声音波形,以确定是否有任何异常而正常运行。

自动化的好处

在继续之前,读者将需要一个良好理解为什么机器学习是一个诱人的话题。自动化能够执行任务与高水平的准确性和信心,提供了框架的目标是明确的。这是几个世纪以来在工作,但只有近年来机器学习获得足够的成熟,成为目前在设计水平。一个用户定义的算法和计算能力的协同作用提供了一个优秀的潜在工具转移的一些工作负载和监督自动化,同时仍然意识到很多好处。

预见性维护:节省时间和金钱

预见性维护提供这些好处和更多

不管这个行业,系统停机时间威胁底线的效率。根据特定的机器或过程,这可以丰富,从单纯的讨厌一个完整的操作关闭。有勇无谋的维修方法是处理维修清单时,本质上这是风把护理和允许机器磨损指示符突然停机时发生。维护也可以一种预防性维修完成在一些日程安排,很可能(尽管不一定保证)之前发生的最小时间或周期失败。

还有另一种方法。预见性维护使用生成的数据从设备来衡量当穿开始导致一个明显的差异函数。这个的优点是它没有依赖于传感器数据(尽管可以诊断的一个组成部分),而是可以把信息直接从组件、设备或机器的问题。举一个例子的球迷提供空气循环和冷却;没有预见性维护,机械故障可能导致重大伤害任何风扇冷却。预测数据可以合并一个转速表来跟踪风扇转速或风速计测量气流的速度和方向,但也可以看看穿的更根本的方面,如振动或声音。跟踪这些基本的表现提供了一个更深层次的了解当维护应该发生。

预见性维护的最后一个好处是,它减少了人类长久以来监管的必要性。电子产品,有能力阅读自己的传感器和反应积极通过确保人类关注叫做只有当该算法认为这是绝对必要的。这也提供了一些定量的多慢或不正常的设备运行,产生洞察力操作员按下如何维护。最后,添加额外的信息资源只能支持任何业务的操作知识。

其他应用程序的机器学习电子产品

本质上,机器学习是令人兴奋的,因为考虑到正确的数据和算法,它有能力将任何部分的设计和工业自动化,可以生成一个可用的数据集燃料。机器学习是一个轻量级的启发式模型,它还xts广泛采用,尤其是在平台上,否则可能难以运行更多的计算量模型。一个相对简单,在这些情况下,证明了比原始计算能力更重要。

一些当前和未来机器学习的应用在电子产品包括:

语音命令提供了一种方法与系统进行交互。这可以防止安全问题由距离运营商移动设备、极端温度和其他职业危害。除了避免风险,也可以有符合人体工程学的运营商来说,不用弯腰,弯腰,或者采取其他姿势征税,可以间接访问必要的功能。
计算机视觉是讨论机器学习时提到的标准数据格式。然而,视觉过程的能力快速连续许多小功能或设计元素,如在大批量的生产运行,将加速QA交货期不牺牲准确性。
芯片设计是一个领域的力量,优化性能和面积都必须达到的目标未来处理能力日益密集的包。除了关键效率指标的改善,机器学习算法释放工程师追逐精神艰苦任务的效率,这样他们可以更好的集中他们的努力。