对于工业场景来说，融合ai的挑战在于ai的释放需要设备、网络和算力作为基础条件。而工厂显然不能拆掉流水线去为ai寻找容身之所。所以工业尝试的，只能是外部的、浅层的、不伤筋动骨的工业智能化能力。于是质检作为一个特殊场景跃然而出。在今天绝大部分工业体系中，质检都是依靠人工来完成的。凭借的是人力的大量重复劳动以及相关经验，而使用智能---头和机器视觉算法，来学习和理解质检员需要找到的瑕疵与问题，可以令很多行业的质检工作快速被ai所替代。
mes概述
01、模块定义：生产过程管理系统是面向生产制造平台的管理和优化。以对过程任务分配、产品产出进行监视、统计、--- 和分析等手段，实现过程的持续改进。
02、生产排产：整合生产资源材料仓储、生产能力、执行人员等，制定精益生产排产计划，实现生产智能化管理。
03、工序管理：根据生产业务，建立完善的工序管理模块，对接计划、执行、后勤等多部门，智能pdu品牌，实现规范管理。
04、文档管理：现场工作人员可以在工位现场，查看当前工位的作业指导说明：
所需掌握的工作技能点；在生产过程要注意的事项；有完整的工艺操作说明，天津智能pdu，-人员正确生产；现场生产一般性问题的解决方法。
2019年，ai火了吗？显然并没有，简单的体现就是ai相关的投---成交额大幅下降，智能pdu插座，众多ai项目找不到资本投入。
2019年，ai凉了吗？显然也没有，智能pdu规格，我们能够看到明显的算法进步、国产ai芯片进入产业周期、ai开发环境走向成熟。对于ai从业者和ai来说，2019年甚至迎来了翻天覆地的变化。
那么，到底在哪里能感受到ai的真实温度呢？我想有一个地方或许可以，那就是ai走入各行业，也就是所谓的产业智能市场，在2019年到底进展如何？
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