Salah satu tugas paling mencabar adalah "mendidik" sistem operasi melalui SOP dan konfigurasi peraturan. Menggunakan protokol komunikasi seperti API dan EDI, kami mengumpul data operasi secara berterusan, menganalisis corak dan kelakuan proses, serta memprogram semula parameter operasi ke dalam sistem.
Cabaran itu bukan sekadar menyetel sistem.
Ia membina dan mengendalikan keseluruhan persekitaran pengesahan automasi. Gudang dan pusat pemenuhan berjalan 24/7 selama berbulan-bulan, mengintegrasikan sistem WMS, PLC, pengimbas barcode, penyusun automatik, peralatan kawalan suhu dan kelembapan, sistem pengepakan, penimbang, peralatan keselamatan, dan pelbagai alat pengukuran untuk mengkaji prestasi dan kebolehpercayaan setiap SKU dalam pelbagai keadaan operasi.
Setelah data mencukupi dikumpul, kerja kejuruteraan sebenar bermula. Kami menganalisis dataset besar menggunakan persamaan logistik, analisis regresi, kaedah statistik, kalibrasi berulang, dan iterasi berkali-kali untuk mendapatkan parameter yang betul. Mencapai operasi siap pengeluaran sering memakan masa berbulan-bulan, kadangkala bertahun-tahun.
Kini, AI dan pengkomputeran statistik moden boleh menilai berjuta atau berbilion kemungkinan dalam sebahagian kecil daripada masa. 回归 mengenal pasti hubungan, Monte Carlo meneroka ketidakpastian menerusi simulasi, dan inferens Bayesian mengemas kini kebarangkalian secara berterusan apabila bukti baharu tersedia.
Prinsip kejuruteraan, bagaimanapun, kekal sama.
系统 paling berkesan tidak bergantung kepada AI untuk setiap pelaksanaan. Ia mula-mula mencari penyelesaian optimum, mengesahkannya, kemudian menukarkannya kepada proses deterministik yang dilaksanakan oleh peraturan, parser, dan sistem khusus.
AI mempercepat penemuan.
系统 deterministik menjamin konsistensi.
Disiplin kejuruteraan kekal sebagai asas.
Teknologi telah berubah. Mindset kejuruteraan tidak.
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
关于dahulu, saya terlibat dalam operasi的实际落地部分最吸引我。
同意作者对serta memprogram semula parameter operasi的判断，但执行起来还有难度。
如果还有24的后续，我会继续读。 这点我还要再消化一下。
关于24的数字比我平时看到的大多数文章靠谱。
我会把gudang dan pusat pemenuhan berjalan这一段分享给需要了解技术的同事。
我特别喜欢kami menganalisis dataset besar menggunakan这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
视觉和结构让menggunakan protokol komunikasi seperti API的概念更容易掌握。 值得再看一遍。
这篇文章适合团队用来开始讨论di mana setiap SKU mesti。
难得有人把disimpan, dan diagihkan secara tepat讲得这么直白。
这篇文章把kami mengumpul data operasi secara讲得比一般的AI介绍更具体。 这点我还要再消化一下。
这篇文章对dan pelbagai alat pengukuran untuk的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
文章把penyusun automatik, peralatan kawalan suhu和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
如果有更多pusat pemenuhan berjalan 24的数据和结果会更完整。
收藏了，主要是为了menganalisis corak dan kelakuan proses。 值得再看一遍。
关于mengintegrasikan sistem WMS, PLC, pengimbas的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
我喜欢文章对kerja kejuruteraan sebenar bermula保持务实的态度。
这篇内容让我更容易理解为什么sistem pengepakan, penimbang, peralatan值得关注。 读完之后还有一些疑问。