作者:禅与计算机程序设计艺术
近年来,人工智能领域的高新技术、大数据技术和机器学习技术越来越成熟,而这些技术也正在改变着制造业的各个环节。自动化决策支持技术就是利用人工智能技术解决制造业中最棘手的问题——如何做出正确的决策,从而提升生产效率、降低成本、提升产量、改善品质。如何将人工智能技术应用到制造业决策过程之中,提供给企业决策者更加精准、及时和可靠的建议?为此,该领域的研究者们尝试了许多创新方法,比如用预测模型或者优化模型替代规则,在决策中加入强化学习,通过对历史数据的分析来获取有效信息,还开发出基于图数据库的方法来整合各类信息。然而,如何真正落地这一切,需要制造业领域的不同部门共同合作,推动制造业模式的转型。本文将讨论一些关于自动化决策支持的基本概念和技术,并结合制造业环境下的实际案例,展示如何将人工智能技术引入制造业决策支持中,提升制造业决策效率。
2.基本概念术语说明
2.1 制造业自动化决策支持的定义
制造业自动化决策支持(MAS)是指人工智能技术的应用,用于辅助制造业团队完成决策的过程,包括计划、资源管理、供应链管理等多个方面。MAS主要涉及决策、流程优化、风险管理、工艺控制、质量保证、库存管理等多个领域。它的目标是通过计算机化和网络化的系统化方法,使决策者能够快速准确地判断需求变化、动态调整制造过程、避免不必要损失、提升生产力。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-740964.html
2.2 自动化决策支持的相关概念
(1)业务场景
业务场景是指企业目前所处的市场形态、竞争状况、客户群体、客户期望、产品或服务的市场推广策略等。根据场景的不同,制造业自动化决策支持可文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-740964.html
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