智能制造是不是适合所有企业(智能光电制造技术大专就业前景)
智能光电制造技术大专就业前景？
都很好。
智能光电制造技术向大民用，消费等领域电子科技企事业单位，可从事外贸光电产品的生产管理，质量管理，产品测试，辅助设计，技术支持，产品销售，光电产品的检测与维护，电子科技照明工程的施工与管理，光缆线路的施工与测试，光电产品的销售与售后服务，包括不需要电子有限公司专业背景的管理岗位。也这个可以在激光设备，光纤光缆，光学精密制造，光电显示，红外等企业担任工艺设计师，检测工程师，总装工程师，生产工程师，商务拓展专员，销售及售后工程师等。
学汽车智能网联以后的就业容易吗？
汽车这个传统行业想对封住，很多智能控制和信息化技术瓶颈已是突破，但是这些年汽车智能化却进步极快，当然通常是大方向问题。随着5G的布局，各种通讯设备的更新换代，思路早就全部松手，另外现在各大国家是为推进5G的布局，很快推出智能网联是可以的。当然不只不过是汽车智能网，还有物联网等等一系列靠着5G通讯的设备将是在未来不断的直接出现。
要说就是要并且：
1.智能网联必然是未来热门行业，就业不成问题。
2.如果你决定要去去学习，就一定得努力学习，成为行业顶尖人才，那才是正确的思路。
3.拓宽道路思路，毕竟智能联网应用领域很多，最好不要只局限于汽车。
现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用？请举例说明？
人工智能在可以制造生产有哪些应用的这个话题充足大，这里我可以假设提问者要想讨论的边界是该如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至完全超越人脑的功能，来利用制造业生产效率的提升。
为么制造业要人工智能？从两个维度来解读分析，首先是技术上：计算机处理速度转弱实力提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。比如是需求上：随着消费者个性化选择和产品品质可以升级的需求反展，大大提升了制造业的复杂性，以及生产出来的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。伴随着系统越加古怪，人的学习曲线都会越极慢，人去对付古怪系统的能力是会下一界无法发展技术进步和应用的瓶颈。在悠久的传统工业界还都以人的决策和反馈处理为核心，这就会会造成系统中有很小一部分的价值完全没有被施放不出来。而人工智能为工业给予的变革，那就是逃脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和互相协同360优化提供给可度量依据。
1、人工智能在生产产线的应用1.1产线设备维护
人工智能在工厂运维的应用：
诸如一条生产线突然间口中发出故障报警，机器能够自己通过检查诊断，找不到哪里才能产生了问题，原因是什么，另外还也能根据历史魔兽维护的记录或则能维护标准，告诉我们如何能解决故障，甚至还让机器自己解决了问题、自我恢复。的或，在一个电网中，要能可信地定位在电网的哪个地方再次出现了问题，用常规项方法大概只能你做到80。西门子用来了深度学习技术对历史故障事件自学，是从巳经分布特点在电网中的继电器，来更合适地推测电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法巳经合成一体到我们标准断路器的产品中。
人工智能在预测性维护的应用：
假如工业生产线或设备如果没有突然出现问题，那会造成的损失是非常巨型的。用来大数据建模和神经网络等算法，可以不让机器在会出现问题之前就五感到也可以分析出可能出现的问题。比如说，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要直接更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，实际分析历史的运营数据，机器是可以提前很清楚刀具会损环的时间，最大限度地不提前马上准备好可以更换的配件，并安排在最近的第二次维护时更换刀具。
1.2产线设备参数优化
生产产线工位少则几十个，多则数百个，牵涉的产线设备、生产物料、工人都的很多。是从设计和实现生产线的大量数据，基于组件大数据分析和智能算法这个可以系统优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，实现阿里云ET工业大脑，将生产出来端的三千多种数据参与一定的深度运算和分析，不能形成了资源最优借用的方案组合，实力提升了5混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家想研究光伏电池的业务流程和，构建体系出数据分析模型，对工艺参数进行调整，到最后在丝网印刷环节捕抓到了关键因子，360优化后A品率实力提升了7。
2、人工智能在质量检测的应用现在有很多工厂传统上也是用毛石混凝土在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要一天花10个小时以上的时间去推测质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮两次岗，是因为肉眼倒是实在受不了。为什么不以前没多大用处技术的手段好处解决的办法质检的问题呢？比较多原因是比较传统视觉设备误判率比较好高。至少是有百分之二十，甚至于三十的误判率。人工智能最重要的是的一个能力，它必须具备学习能力。比如，同样一个划痕，它会和传统系统一样，两次都犯错误。只不过人工智能第二次、第三次，它肯定不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。则是的问题的或类似于的问题，以后它会决定的很冷静的判断。而比较传统的系统除非直接修改程序，则是的问题，改天它一样会犯错误。
如果说百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过借用深度学习，神经网络，就可以不让电脑飞快去学习做自动检测的工作。现在人工智能直接介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时都没有达到3-4的水平，另外会渐渐地会减少到最底。
3、人工智能在仓储物流的应用仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到散装物料，中间比较复杂分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。是从计算机视觉应用于分拣机器人的感知和地图定位，依靠机器学习和深度学习，实现方法分检机器人的路径规划和避障。实际数学规划等运筹决策优化算法和遗传算法，实现方法仓库上下架策略管理。实际多智能体算法蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于组件人工智能技术实现货架、商品、机器人的整个结构协调，能更急速的基于产品出入库和又高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动清洗流水线、自动启动分拨、仓储和配送机器人已经就开始慢慢应用，基于条件人工智能技术可以让每一个物料都有最优化路径，最快的时间直接送达。
4、人工智能在整体运维的应用运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中挖掘到价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，看上去像京沪线一般，这个行业独自面对和航空公司竞争的挑战。当时它第一考网一个政策，在这条线上要是延误时间远远超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是太成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、能量消耗是通过神经网络来能够完成。基于组件人工智能技术来实现工厂整体能耗的减少。另外，西门子在全球30个钢铁厂也用不一些在线神经网络学习以及分析应用，来操纵钢铁厂的能耗。
