Mesterséges Intelligencia használata minőség-ellenőrzésben
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | adatfeldolgozás ellátási lánc - ellátó hálózat logisztika mesterséges intelligencia minőségellenőrzés |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/38246 |
| Kivonat: | A mesterséges intelligencia a negyedik ipari forradalom kezdete óta jelen van a vállalatok életében, mellyel együtt az Internet of Things fogalom is előtérbe került. A termelési folyamat hatékonysága érdekében a gyártósorokon a minőség-ellenőrzés részlegen a humán erőforrásokat leváltották a neurális hálózattal rendelkező kamerák, illetve egyéb fejlett technológiák. Kutatásom során korábbi szakirodalmak elemzése alapján szeretném bemutatni a termelési folyamatokat, a mesterséges intelligenciát és a minőség-ellenőrzést a gyártósorokon. Célom megválaszolni azokat a kérdéseket, hogy a neurális hálózat alapú megoldások, hogyan vannak jelen a gyártási folyamatokban, illetve ezek milyen előnyökkel és hátrányokkal járnak. A gépi tanulás módszereinek felosztását Haibo He és kutatótársai ADASYN módszert leíró tudományos cikke inspirálta, melyben összefoglalják miszerint lehet használni mintavételezési startégiát, szintetikus adatgenerálást, költségérzékeny tanulást, aktív tanulást és a kernel alapú módszereket. Összefoglalva elmondható, hogy a kamerás minőség-ellenőrzésen belül több fejlesztendő terület van még, hiszen még nincsen nagy mértékben elterjedve ez a módszer, pedig a szakirodalmi áttekintés és az interjúk alapján egy megbízható technológiának számít. |
|---|