Electronic Designは、AI対応ソリューションを利用して最高級のサービスを提供しています

エンジニアリング業界でのAIの出現は、生産性、管理効率の大幅な飛躍を約束し、機械と人間の相互作用の間のギャップを埋めることを約束します。 AIは主に、習熟度の不足から意思決定の複雑さまで、幅広い課題を克服しようとしています。

これが、このテクノロジーがエンジニアリング業界全体のさまざまな企業で使用されている理由です。今日、電子設計会社などのデリケートな企業は、ビジネスを変革し、より強力なデジタルエコノミーを構築できるようにするため、AIを手続きに取り入れています。

この記事では、電子設計会社がAIの力を最大限に活用して最高級のサービスを提供するさまざまな方法を見ていきます。

1。効果的なデータの活用

企業全体は、より迅速で効果的な運用のために大量のデータに依存しています。ただし、データは、どれほど膨大であっても、適切に整理および分析されていない場合、実際には役に立ちません。

Digital TwinsなどのAI対応ソリューションにより、電子設計会社はデータを分析し、システムを効果的に監視して、問題が発生する前に未然に防ぐことができます。

さらに、IoTと機械学習の力を利用して、システムはセンサーと統合され、効果的な製品作成のために、作業条件とさまざまなアイテムのリアルタイムステータスに関するデータを評価する独自の機能を備えています。

2。より速く、より効率的なコミュニケーション

ほとんどの場合、効果的に分析されたデータは、サプライチェーンを適切に調整するための鍵です。 AI対応ソリューションのアプリケーションにより、これらの企業は、需要に対応し、ダウンタイムの損失を防ぎ、コストを管理する柔軟性を得ることができます。

たとえば、Azure Machine Learningは、この力を企業に提供します。これにより、企業は自社のマシンとより適切に通信し、リアルタイムの問題が発生したときにどれだけうまく処理できるかを知ることができます。 Fero Labsは、AIを効果的に使用して適切な予測コミュニケーションを実現できる成功例です。

3。カスタマーエンゲージメント

顧客からの肯定的なフィードバックが信頼を育み、安定したエコシステムを構築するという事実は、顧客エンゲージメントが重要であることを意味します。これが、ビジネスオーナーとして、フィードバックや顧客とのやり取りの力を決して損なうことがないことが重要である理由です。

ただし、24時間年中無休のコミュニケーションを人間のサポートスペシャリストに任せることは、多くの場合、効果がなく、不経済な選択です。その結果、企業は現在、人間が利用できるカスタマーサポート業務とAIを利用したチャットボットを組み合わせており、電子設計企業は取り残されていません。

これらのチャットボットが彼らにもたらしている良い点は、機械学習とIoTデータプールの力を活用して、未解決の問題の解決策を実現していることです。このテクノロジーを導入することで、企業は製品の品​​質を向上させる方法に関する十分なデータを取得しながら、顧客の質問に簡単に対応できるようになります。

4。品質チェックと管理

回路基板、マイクロチップ、その他の類似した設計は複雑であるため、最も徹底的な人間によるチェックでさえ、いくつかの欠陥を指摘するのに失敗する可能性があります。しかし、高解像度カメラを搭載したマシンは、これらの複雑さを乗り越えることができます。

現在、Arshon Technologyのようなスマート企業は、AIを活用した「マシンビジョン」を利用して、電子設計の細部や欠陥を効果的に特定しています。また、クラウドベースのテクノロジーと統合すると、マシンは収集された情報を表示するだけでなく処理して、欠陥に修正のフラグが自動的に付けられるようにします。

5。バーチャルアシスタントの実装

企業での繰り返しの仕事は、特にそれが生産性と時間を節約するだけであることを知っていると、本当に気が遠くなる可能性があります。 AIがこれらのタスクを実行することで、企業はより創造的なアイデアにエネルギーを集中できる柔軟性を手に入れることができます。

幸いなことに、AIは、生産と管理のさまざまな側面が適切に処理されるように、デジタルトランスフォーメーションをサポートする力を備えた仮想アシスタントで業界に力を与えてきました。

バーチャルアシスタントは、最適化された制作のための顧客ファイルとデータの分析、適切な顧客エンゲージメントと相互作用、組立ラインの制御など、さまざまな仕事をします。スマート企業の仮想アシスタントを使用すると、設計のエラーの可能性が大幅に減少します。

6。予知保全

電子設計会社に関連する設計の複雑さは、最適な生産のために多大な監督と注意深い分析を必要とします。これが、これらの企業が予知保全によって利用される力を広く採用して、システムを監視し、システムの各詳細を処理している理由です。

AIの力により、3Dで生成されたモデルはドローンの画像に適用されることが多く、品質管理で発生する可能性のある問題を簡単に特定するのに役立ちます。また、初期モデルと最終製品の比較において開発者と連携するとともに、設計の欠陥を早期に検出するのにも役立ちます。

これにより、生産性、製品品質の要求、および時間管理に関する企業の問題を​​回避できます。また、大量の在庫、計画外のダウンタイム、そしてもちろん費用対効果で発生する可能性のある問題を防ぎます。

7。ジェネレーティブデザインによるより良い製品の作成

高品質の製品を作成することで、企業が信頼を育み、安定したデジタルエコノミーを構築し、非常に競争の激しい環境で十分なレバレッジを獲得するのに役立つことはニュースではありません。

AIベースのジェネレーティブデザインにより、企業は世界に最高のものを提供できるという利点があります。

ジェネレーティブデザインは、デザインのさまざまなコンポーネントを識別し、デザイナーが設定したデザインモデルを介して、さまざまな代替デザインをシミュレートおよび提供することにより、企業を支援します。実用的な例は、ゼネラルエレクトリックが使用するオートデスクのソフトウェアです。

このAIを利用したソフトウェアは、設計者が数千台のコンピューターの作業をすべて実行することで入力と出力を最適化できる手段を作成します。機械学習の力を利用して、何がうまく機能し、反復を行うたびに取り組む必要があるかをテストして学習します。

最終的な考え

まだ比較的初期の段階ですが、人工知能が世界全体に革命を起こすことを目指していることは明らかです。すでに製造業やその他のさまざまな側面を横断しています。

人工知能の完全な未来的なアプリケーションを確認することはほぼ不可能ですが、それが未来の言語であり、私たちの日常生活のあらゆる面で場所を見つけることができることは間違いありません。

電子設計会社などはすでにこの技術を採用しています。革命を逃さないようにするには、参加を検討する必要があります。