在大流行期间，对涂料的需求并没有减弱。因此，该行业在大规模接受数字化方面仍然进展缓慢。与此同时，新的计算技术有望释放更高性能涂层和简化工艺的创新价值。2022世界杯八强水位分析
但要让人工智能(AI)真正有效，大规模的数据聚合是必要的。这需要一个实质性的组织转变。让我们看看一些关键点和例子，揭示如何策略性地实现AI软件以获得最大的ROI。
为什么AI ?
人工智能本质上是一种统计技术，用来优化公司已经做得很好的事情。虽然员工通常拥有出色的直觉和技能来完成专业工作，但计算机引擎通过分析大型数据集和揭示模式来进一步改进。
与人类大脑相配合的这种数字炮弹，可以更深入地穿透问题，发现比人类单独所能发现的更多不可预测的相关性。从这个意义上说，人工智能是人类智能的延伸，而不是模仿。为涂料行业，实施人工智能的价值体现在很多方面．
失败的预防
想象一下，一台计算机可以从输入数据池中提取模式，并凭借经验，使自己能够执行以下任务:
- 驾驶自动驾驶汽车
- 根据大小、损坏程度和成熟度对香蕉进行分类
- 在人头攒动的体育场上空预测局地雷雨
- 股票交易自动化
- 质疑医生的诊断
这就是机器学习技术的力量。2022世界杯八强水位分析在涂料行业，它可以发展到预测失效模式，如裂纹扩展，腐蚀，蠕变，疲劳，褪色和扩散到另一种材料。
当向计算机输入数千张特定涂层的图像后，在一组人类专家标记出特定的故障区域后，计算机就可以高精度地诊断和预防现有产品的缺陷。
烹饪出完美的配方
化学发现是用高达100升的大批次反应器完成的。但是像热成像、红外热成像和监督机器学习这样的数字工具使这些反应能够在只包含几滴的微流体反应器中发生。
这减少了浪费，确保了安全，并通过补充试错试验和加速创新数学模拟(in-silico合成)。
经过训练的机器学习模型可以为特殊性能发明新的配方，学习集成额外的功能，如紫外线屏蔽、防眩光、抗菌、耐腐蚀、导电、灵活、放热、抗生物污染、疏水或自分层多层涂层应用。
想象一下，算法在合成一种新的聚合物时检测到一个异常。通过合并存储在数字化实验室，它可能预测这将导致之前未知的独特属性。
这种盲目的产品开发方法可能会发现突破性的视觉效果、航天器隔热罩的高级冲击防护或自愈性能。
利用人工智能的力量，没有什么是不可能的。
绘画机器人
基于计算机视觉和工业物联网(IIoT)分析，人工智能可以学习编程绘画机器人，以遵循特定部位的最佳轨迹，或特定效果所需的特定颜色的精确数量。兰博基尼的油漆工厂是第一个采用这种尖端技术的公司。
人工智能可以根据来自压力调节器、计量泵、颜色值、旋转雾化器涡轮速度、气流或关节位置和扭矩的数据，识别特定部件或颜色的缺陷来源，而不是艰苦的人工数据分析和试错。
根本原因分析将改善过程顺序，跟踪未知的相关性，并为早期干预制定预测性维护计划。
汽车车身涂料固化炉受环境温度和气流波动的影响。这可能会导致人工智能检测到的缺陷和其他异常。通过加热曲线模拟，它将创造出完美的固化时间表，进一步将汽车工业推向熄灯制造标准。
粉末涂料
在粉末涂层中，用电晕枪将干燥的聚合物粉末静电应用于金属部件，如汽车、自行车框架、门框、挤压件、建筑立面、健身设备和工业控制计算机附件。
即使是碳复合材料，中密度纤维板和通过注射成型的零件也可以用这种方法着色和保护。
涂覆后，零件用烤箱加热或紫外线光固化。因为这个过程忽略了任何液体载体，它释放的挥发性有机化合物(VOCs)更少，结果比油漆更硬、更厚。但是让我们忘记成为一个有机化学老师不要离题。
包括阳极氧化和电镀在内的粉末涂料行业已达到119亿美元。为了服务于这个稳步增长的市场，开发了低代码AI平台，以保证流程和质量的稳定性，独立于线路操作员的经验。
运行机器学习项目的流行选项有:
先进的预测模型可以优化固化计划，进行故障检测，并使用传感器网络提供闭环控制解决方案。人工智能在使用以下算法开发预测模型方面发挥着关键作用:
- 支持向量机(SVM)
- 再(资讯)
- 随机森林(RF)
- 深度学习(DL)
- 神经网络(cnn或ann)
人工智能增强粉末喷涂工艺的效果是使混合和应用更加有效。这降低了废品率、成本和环境影响。
通过预见性维护，使设备的使用寿命最大化。新的烘焙方法缩短了循环时间，节约了能源，甚至在低厚度和不常见的基材上也能获得完美光滑的涂层。
更多是
机器学习模型输入数据的质量是至关重要的。例如，当科学家在图像集中以更高的精确度标记受损区域时，故障检测的准确性就会提高。
人类对化学、工程和物理的理解仍然是必要的。
然而，要达到较高的精度水平，数量更重要。从车间物联网设备中获得的持续输入数据以及正在进行的实验将产生数百万个数据点，使机器学习模型真正具有洞察力。
和人类一样，人工智能模型也会随着时间和新数据而改进。数据越多，人工智能学得越好。
此外，内部报告、文献、数据表和互联网中的非结构化数据成为宝贵的资产。挑战在于文本挖掘和自然语言处理工具，它们可以提取有用的信息，即使是专有的。
考虑到劳动力的老龄化，这也可以防止机构知识的潜在损失。
全面变革议程
随着组织通过边缘智能实现数字感知，变化将从表面发生到核心。AI不仅与新产品开发和IT相关，而且在更高层次上也有影响，例如:
- 供应链优化
- SKU /库存计划管理
- 营销计划
- 客户服务(聊天机器人)
- 销售预测
- 组件设计
- 知识共享
- 精益生产计划
除了企业资源规划(ERP)和产品生命周期管理(PLM)系统，公司还将配备制造执行系统(MES)。
MES收集故障、产品质量数据和过程值。实时上报设备状态并发出指令，对物料流动和产品可追溯性保持良好的跟踪。
通过这种方式，人工智能可以了解机器的当前状况和使用历史数据，从而为即将到来的生产运行做出准确的预测。
这最终降低了废品率和原材料的使用，并优化了质量、使用寿命和循环时间。
当在组织的所有部门中收集人工智能可读数据时，需要一种数字思维。员工需要参与多学科的合作，并与科技初创公司建立合作关系。大数据而不是个人意见和办公室政治将带来决策的突破。
员工将需要用对未来的积极展望取代对人工智能和机器人的不信任，并采用具有更多增值活动的新技能集——即使面临暂时的失业。
一个光明的未来
与其盲目地向人工智能菜单扔飞镖，更重要的是仔细研究最先进产品的附加价值。
有时组织还没有准备好，或者人工智能只是在那里采取一小步来改进已经运行良好并提供足够客户满意度的东西。
另一方面，这种技术通常有隐藏的好处或严重的瓶颈。即使它不能解决任何具体的问题，它至少提供了对流程的更多认识。
始终执行彻底的风险评估，并分析新软件工具及其底层算法基础的准确性和功能。
对于任何走在数字化转型道路上的组织来说，三个行动点都应该是议程上的重点:
- 提高现有劳动力的技能
- 在大型科技公司偷走数据人才之前吸引新的数据人才
- 建立一个最小可行的解决方案，朝着一个连接的软件体系结构，使用易于使用的数据开发工具
