在大流行期间，对涂料的需求并没有动摇。因此，该行业在规模上拥抱数字化仍然缓慢。与此同时，新的计算技术承诺将创新的价值解锁到更高的性能涂层和简化的过程。
但对于人工智能（AI）真正有效，需要大规模的数据汇总。这需要大量的组织转变。让我们来看看一些关键点和示例，揭示了如何策略性地实现最大ROI的AI软件。
为什么艾？
人工智能基本上是优化公司已经做得好的东西的统计技术。虽然员工通常具有卓越的直觉和技能来提供专业工作，但电脑引擎通过分析大型数据集和揭示模式来进一步采取措施，以进一步改进。
这种数字炮弹与人脑配对，可以更深入地激发问题，并发现比人类更容易的更具不预测的相关性。从这种意义上讲，AI是一个扩展而不是人类智能的仿真。对于涂层行业，实施ai以多种方式可以是有价值的。
预防失败
想象一台可以从输入数据池和经验中蒸馏模式的计算机，使自己能够执行以下任务，例如：
- 导航自行车
- 根据大小，损害级别和成熟来排序香蕉
- 预测人群充足的体育场上方的当地雷雨
- 股票交易自动化
- 挑战医生的诊断
这是机器学习技术的力量。在涂料行业中，188BET竞彩它可以演变为预测失效模式，如裂纹传播，腐蚀，蠕变，疲劳，颜色衰落和一种材料的扩散到另一个材料中。
当用数千种特定涂料的图像喂食时，在一支人类专家团队中标记了特定的失败区域后，电脑可以高精度地诊断和预防现有产品中的缺陷。
烹饪完美的配方
化学发现是使用高达100升的大批量反应器进行的。但是，像热成像一样的数字工具，红外热成像和监督机器学习使这些反应能够在含有几滴的微流体反应器中进行。
这会产生更少的浪费，通过补充试验和错误实验和通过补充，确保安全性并加速创新数学模拟（硅合成）。
训练有素的机器学习模型可以发明新配方的特殊属性，学习整合紫外线阻断，抗眩光，抗菌，耐腐蚀，导电，柔性，热释放，反生物污垢，疏水或自分层等额外功能多涂层应用。
想象一下，该算法在寻找合成新聚合物的同时检测异常。通过组合存储的历史数据数字实验室，它可能预测这将导致以前未知的独特属性。
这种盲目的产品开发方法可能导致发现突破性的视觉效果，对航天器隔热屏蔽的优越的冲击保护，或自我愈合性能。
利用AI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互联网（IIOT）分析，AI可以学习编程绘画机器人，遵循特定零件的最佳轨迹，或特定效果所需的特定颜色的精确数量。兰博基尼的油漆厂是第一个实施这种尖端技术的。
代替艰苦的手动数据分析和试验和错误，AI可以根据压力调节器，计量泵，颜色值，旋转雾化器涡轮速度，气流或接合位置和扭矩以及扭矩的数据识别特定部件或颜色的缺陷源。
根本原因分析将改善过程序列，跟踪未知的相关性，并为早期干预设置预测维护计划。
在环境温度和气流方面，固化炉用于汽车身体涂料经历波动条件。这些可以导致AI将检测到的缺陷和其他异常。使用加热曲线模拟，它将唤起完美的固化时间表，进一步将汽车行业带到其灯光制造标准。
粉末涂料
在粉末涂料中，用电晕枪静电施加干燥的聚合物粉末，以金属部件，如汽车，自行车框架，门框，挤出，建筑物外墙，健身器材和和工业计算机围栏。
均匀的碳复合材料，MDF和通过注塑制成的部件可以着色和保护。
涂布后，零件是使用热或UV光固化的烘箱。因为该过程省略了任何液体载体，所以它发出较少的挥发性有机化合物（VOC），结果较硬，厚度厚。但让我们忘记成为一个有机化学导师并留在主题。
包括阳极氧化和电镀的粉末涂料工业已达到119亿美元。为了满足这个稳步增长的市场，已经开发出低码AI平台，以保证流程和质量稳定，与线路运营商经验无关。
运行机器学习项目的热门选项是：
高级预测模型可以优化固化时间表，执行故障检测，并使用传感器网络提供闭环控制解决方案。AI在使用算法中开发预测模型中起着关键作用，例如：
- 支持矢量机（SVM）
- k - 最近邻居（knn）
- 随机森林（rf）
- 深度学习（DL）
- 神经网络（CNNS或ANNS）
Ai-Augmenting粉末涂料方法的效果是混合和应用更有效地发生。这降低了废料率，成本和环境影响。
使用预测维护，设备的使用寿命最大化。即使具有低厚度和罕见的基材，逐渐缩短的循环时间，节能和完美光滑的涂层的新方法也是如此。
更多更多
对机器学习模型的输入数据的质量是至关重要的。例如，由于科学家标志着图像集中的损坏区域，具有更好的精度，故障检测的准确性提高。
仍然需要对化学，工程和物理学的理解。
尚未达到高精度水平，数量更为重要。从车间设备上获得的连续输入数据以及正在进行的实验将生成使机器学习模型真正有洞察力所需的数百万个数据点。
AI模型，如人，随着时间的推移和新数据。数据越多，AI学习越好。
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有价值的资产。挑战在于，即使专有，也可以提取有用信息的文本挖掘和自然语言处理工具。
考虑到劳动力的老化，这还可以防止体制知识的潜在损失。
全面变更议程
由于组织通过边缘智能进行数字意识，因此发生变化将发生在核心到核心。AI不仅涉及新产品开发，而且它对更高水平的影响也有影响：
- 供应链优化
- SKU管理/库存规划
- 营销计划
- 客户服务（Chatbots）
- 销售预测
- 组件设计
- 知识共享
- 精益生产规划
除企业资源规划（ERP）和产品生命周期管理（PLM）系统外，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。它报告了设备的实时状态并发送了说明，这使得良好的材料流程和产品可追溯性。
通过这种方式，AI仍然了解有关其使用的当前机械和历史数据条件，使其能够对即将到来的生产运行进行准确的预测。
最终降低了废料率和原材料使用，以及优化质量，使用寿命和循环时间。
当在组织所有部门内收集AI可读数据时，需要数字心态。员工需要从事多学科协作和与技术创业合作伙伴关系。大数据而不是个人观点和办公政政治将导致决策中的突破。
工作人员需要在AI和机器人中取代不信任，并对未来的积极观点，采用新的技能，即使在面对临时失业的情况下，也可以获得更增值的活动。
一个光明的未来
而不是在人工智能菜单中盲目地投掷飞镖，而是仔细研究最先进的产品的附加值，这主要是重要的。
有时，组织还没有准备好，或者ale只是为了改善已经运作良好的东西并提供足够的客户满意度的微小步骤。
另一方面，通常隐藏的益处或技术可以解决的严重瓶颈。如果它没有解决任何具体问题，那么它至少提供了对过程的更多意识。
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。
对于任何用于数字转型之路的组织，在议程上应该高三个动作点：
- 掀起现有的劳动力
- 在大型技术窃取之前吸引新的数据人才
- 为连接的软件架构设置最小可行的解决方案，易于使用的数据开发工具
