Comunicati Stampa

ינדאַסטרי 4.0: אין 2025, 34% פון איטאַליעניש קאָמפּאַניעס אין די פּראָדוקציע סעקטאָר פּלאַן צו ינוועסטירן אין די דיגיטאַליזאַטיאָן פון פּראַסעסאַז. ינגען זוכט ספעציאליזירטע פיגורן

Ingenn, די העאַד גייעג פירמע בלויז פאָוקיסט אויף דער זוכן און סעלעקציע פון טעכניש פּראָופיילז און ענדזשאַנירז, שטיצט קאָמפּאַניעס אין די מאַנופאַקטורינג און ינדאַסטרי פּראָדוקציע סעקטאָרס דורך די זוכן פֿאַר קוואַלאַפייד פּערסאַנעל.

אינהאַלט פון אינהאַלט

עסטימאַטעד לייענען צייט: 4 minuti

איטאַליעניש קאָמפּאַניעס זענען ינקריסינגלי אינטערעסירט אין ינוועסטינג אין אָטאַמיישאַן און ראָובאַטיקס

ערשטער באַקענענ אין 2011, איך ענדיקן "קסנומקס אינדוסטריע" רעפערס צו וואָס איז געווען defiניט לאַ "פערטע ינדאַסטריאַל רעוואָלוציע”, קעראַקטערייזד דורך די ינטאַגריישאַן פון אַוואַנסירטע טעקנאַלאַדזשיז אַזאַ וויאינטערנעט פון טהינגס, ל 'קינסטלעך סייכל און ינאַווייטיוו ווייכווארג פון דאַטן אַנאַליסיס אין דעם קאָנטעקסט פון ינדאַסטרי פּראָדוקציע.

איבער די יאָרן, דעם טערמין איז געווארן פּראָסט און ינקריסינגלי געניצט אין דיסקוסיעס שייַכות צו צוקונפֿט פון די מאַנופאַקטורינג סעקטאָר און אינדוסטריעלע פּראָדוקציע.

לויט צו דאַטן צוגעשטעלט דורך לערנען צענטער פון די דזשי טאַגליאַקאַרנע קאַמערס פון קאַמערס, דורך 2025 די קסנומקס% פון איטאַליעניש קאָמפּאַניעס אין די פּראָדוקציע סעקטאָר באדעקט דורך די לערנען וועט ינוועסטירן אין דיגיטאַליזאַטיאָן פון די פּראַסעסאַז. דערצו, עס ימערדזשד אַז די קסנומקס% פון געשעפטן וועט קויפן ענייבאַלינג טעקנאַלאַדזשיז דער הויפּט צו פֿאַרבעסערן ינערלעך עפעקטיווקייַט, בשעת די קסנומקס% וועט פונט צו ינוועסטירן אין ראָובאַטיקס און אין דעם סימיאַליישאַן צווישן מאשינען.

ינדאַסטרי 4.0: וואָס זענען די מערסט געזוכט סקילז?

ינוועסטמאַנץ שייַכות צוקסנומקס אינדוסטריעאָבער זיי זענען נישט לימיטעד צו די אַדאַפּטיישאַן פון נייַע מכשירים ינאַווייטיוו, אָבער אויך אַרייַננעמען דיאַקוואַזישאַן פון סקילז וואָס קענען פאַסילאַטייט די יבערגאַנג צו אָטאַמיישאַן. דורך אַן אַנאַליסיס פון דיין דאַטאַבייס, Ingenn, די העאַד גייעג פירמע בלויז פאָוקיסט אויף דער פאָרשונג און סעלעקציע פון טעכניש פּראָופיילז און ענדזשאַנירז, האט יידענאַפייד די מערסט געבעטן סקילז אין די פעלד פון ינדאַסטרי אָטאַמיישאַן; צווישן די: וויסן פון די הויפּט אָטאַמיישאַן טעקניקס, אין-טיפקייַט וויסן פון מאַשינערי מער מאָדערן, קאַפּאַציטעט אָנפירן פּרידיקטיוו אַנאַליזעס דורך ספּעציפיש ווייכווארג און צו אַדאַפּט דעם וויסן צו די רעפֿערענץ סעקטאָר.

Ingenn זוכט פֿאַר ספּעשאַלייזד פיגיערז פֿאַר ינדאַסטרי 4.0

אין דעם קאָנטעקסט, זוכן פֿאַר ספּעשאַלייזד קוואַלאַפייד פּערסאַנעל אין ראָובאַטיקס און אָטאַמיישאַן קען זיין אַ וויכטיק אַרויסרופן פֿאַר אָרגאַנאַזיישאַנז אין דעם סעקטאָר. "אין די לעצטע יאָרן, טעכנאָלאָגיע האט גענומען אַ ינקריסינגלי הויפט ראָלע אין פּראָדוקציע, ווי אָטאַמיישאַן און דאַטן-געטריבן אַפּטאַמאַזיישאַן לאָזן פֿאַרבעסערן עפעקטיווקייַט, די בייגיקייַט און די פּראָודאַקטיוואַטי פון געשעפטן. דעריבער, קאָמפּאַניעס זענען ינקריסינגלי קוקן פֿאַר פּראָפעססיאָנאַלס וואָס קענען ביישטייערן באטייטיק צו יבערגאַנג צו אָטאַמיישאַן פון פּראָדוקציע פּראַסעסאַז"דערציילט אומבערטאָ פּעטרי, עקסעקוטיווע דירעקטאָר פון Ingenn. "אַוטאָמאַטיאָן ינזשעניר, PLC פּראָגראַמיסט און אַלע ראָלעס ינוואַלווד אין די קאַמישאַנינג און אָנהייב-אַרויף פאַסע פון געוויקסן זענען צווישן די מערסט געבעטן פּראָופיילז פון די מאַנופאַקטורינג און ינדאַסטרי פּראָדוקציע סעקטאָר אין דעם צייט.

אָפט פֿראגן

וואָס איז דזשענעראַטיוו קינסטלעך סייכל?

ל 'גענעראַטיווע קינסטלעך סייכל איז אַ טיפּ פון קינסטלעך סייכל טעכנאָלאָגיע וואָס ברייט דיסקרייבז מאַשין לערנען סיסטעמען וואָס קענען דזשענערייט טעקסט, בילדער, קאָד אָדער אנדערע טייפּס פון אינהאַלט.
די מאָדעלס פון גענעראַטיווע קינסטלעך סייכל זענען ינקריסינגלי ינקאָרפּערייטיד אין אָנליין מכשירים און chatbot וואָס לאָזן ניצערס צו אַרייַן פֿראגן אָדער ינסטראַקשאַנז אין אַ אַרייַנשרייַב פעלד, אויף וואָס די אַי מאָדעל וועט דזשענערייט אַ מענטש-ווי ענטפער.

וואָס זענען די טייפּס פון קינסטלעך סייכל?

ל 'קינסטלעך סייכל עס איז דער פּראָצעס פון בויען ינטעליגענט מאשינען פון גרויס וואַליומז פון דאַטן. סיסטעמען לערנען פון פאַרגאַנגענהייט לערנען און יקספּיריאַנסיז און דורכפירן מענטש-ווי טאַסקס. עס ימפּרוווז די גיכקייַט, אַקיעראַסי און יפעקטיוונאַס פון מענטשלעך השתדלות. קינסטלעך סייכל ניצט קאָמפּלעקס אַלגערידאַמז און מעטהאָדס צו בויען מאשינען וואָס קענען מאַכן דיסיזשאַנז אויף זייער אייגן. מאַשין לערנען און די deep learning קאַנסטאַטוט די האַרץ פון דיקינסטלעך סייכל.