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引用:

作者Earstorm-5

P大PO的東西如果你願意花點時間頭腦去閱讀, 會很有幫助的, 幫助你成長, 而不聞起來那麼酸.

他po的圖文裡面是ERP
跟你的AI扯在一起也算牽強了

你自己連他的內容都不看的，還好意思說出來。

引用:

作者chengjer

小玉要是沒有被抓,誰知道會進化到什麼程度.

2024-03-18 Sora引起的模型路線之爭：AI真的有辦法搞懂物理，創造一個「世界模擬器」嗎？

諷刺的是，許多人認為OpenAI已違背當初自許的造福全人類初衷，成為現今最不開源的AI公司，
促使Meta、IBM成立AI聯盟（AI Alliance）對抗，成員還包括Hugging Face、Stability AI、Uber等。
最終，這場聖杯之戰的重點可能不在於誰勝出，而在於這些技術如何被用來促進人類社會進步。

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個人認知小玉就算沒被抓，以[單機離線]算圖也不會有新進化。

【人工智能作曲】现在AI作曲已经这么逆天了吗

https://www.bilibili.com/video/BV1Y...0ba3bc7e042eddc

音乐制作人听到AI作曲后的崩溃现场

https://www.bilibili.com/video/BV1q...0ba3bc7e042eddc

#41

引用:

作者AirStorms

他po的圖文裡面是ERP
跟你的AI扯在一起也算牽強了

你自己連他的內容都不看的，還好意思說出來。

#20

使用 PLC 進行機器學習和預測性維護

時至今日，PLC已經廣泛用於控制工業設備和生產過程的自動化操作架構平台。
駕馭著這些生產設備能夠執行根據每台設備，或生產流程下特定需求進行的定義，達到精確控制工業設備的運轉。

圖4是Omron在Isolation Forest機器學習引擎的基礎上開發了這項獨特的演算法。
將PLC與最先進的機器學習功能進行整合，這意味著作業人作員可以收集有價值的即時數據，
有助於延長設備生命週期和產品品質。
控制器能夠通過異常檢測，來通知管理者任何問題。
由於其強大的機器學習能力，控制器更可以輕鬆檢測到是否有任何與機器正常操作不同的情況。

目前主流AI PLC的預測維護流程包括了五個主要步驟：

● 生成學習模型—名義上的機器行為被學習，即時機器資料被用來產生學習模型和閾值。
● 監控機器—根據產生的學習模型持續監控機器。如果特定數值超過閾值，則會向操作人員發出通知。
● 設置新閾值—檢查機器狀態，如果沒有發現問題，則設置新的閾值。
● 執行的維護—以程式化方式確定需要進行哪些維護，包括更換組件。
● 使用新元件產生學習模型—替換元件後，根據先前的錯誤級別產生新的學習模型和閾值。
重複這些步驟可以使基於狀態的維護更加可靠。

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為何站友內文中的佐證資料都沒看呢?

引用:

作者polor

#17

人機介面（HMI）和可程式化邏輯控制器（PLC）是現代工業自動化系統中最重要的兩個組件。
這些技術使生產設備能夠相互通信，從而可以對複雜的生產過程提高效率自動化的控制。

而基礎設施、平台和軟體即時服務（包括了IaaS、PaaS和SaaS），或雲端服務也廣泛採用支援多管齊下的IIoT設計方法。
其中包括阿里雲端、騰訊雲端、谷歌雲端、IBM雲端和 Oracle雲端。
然而，目前在包括美國的大多數市場，
目前兩個領先的機器自動化公共雲端服務提供商是Amazon Web Services和Microsoft Azure。

此類雲端平台服務主要支援數據庫的使用（例如Amazon簡單儲存服務或 S3儲存站，
和 Amazon DynamoDB 託管數據庫服務等產品）、在線上和本地應用，以及按需計算能力。
與後者相關的是AWS Lambda服務，它允許 Python、Node.js、Java 和 C#等程式語言在該伺服器上運作。
而扮演操作的主角-HMI則是讓終端用戶能夠充分利用這些IIoT功能。

時至今日，PLC已經廣泛用於控制工業設備和生產過程的自動化操作架構平台。
駕馭著這些生產設備能夠執行根據每台設備，或生產流程下特定需求進行的定義，達到精確控制工業設備的運轉。

在不久的將來，PLC不太可能完全被人工智慧所取代。
今天的PLC已經廣泛應用於工業自動化領域，用於控制和監控各個行業的過程，包括製造、能源和運輸。

雖然人工智慧和機器學習技術取得了重大進步，但它們通常與PLC結合使用，而不是完全取代它們。
人工智慧可以透過提供智慧分析、預測性維護和最佳化控制策略來增強PLC的功能，
還可以根據PLC收集的數據進行數據分析和決策。

因此整體而言，人工智慧更有可能補充和增強PLC，而不是完全取代它。
PLC與人工智慧技術的結合可以為工業自動化提供強大的解決方案，提供精確控制和智慧決策能力。
...

建議你好好看你貼的內容，學習如何誠實可靠的方法

引用:

作者Earstorm-5

不提PLC是因為非專業的人看不懂那個階梯圖, 或叫做程式圖之類的.
(也不是說完全不懂, 只是費力, 所以HMI算是我比較好接受的介面).

各有專長, 我學一點那個只是用來"確保不會被騙."
如果懷疑的時候, 會跟對方要階梯圖來比對訊號情況.

沒有地位的人很容易被騙, 然後當作棄子或替死.
...

菁英哥自己都沒提出plc

你Polor非要打掩護
你用力塞在菁英哥嘴巴當成他認為與AI的關聯性

你有考慮過菁英哥被你塞滿口的痛苦嗎

#45

引用:

作者AirStorms

建議你好好看你貼的內容，學習如何誠實可靠的方法

#41
他po的圖文裡面是ERP
跟你的AI扯在一起也算牽強了

你自己連他的內容都不看的，還好意思說出來。

#44

使用 PLC 進行機器學習和預測性維護

時至今日，PLC已經廣泛用於控制工業設備和生產過程的自動化操作架構平台。
駕馭著這些生產設備能夠執行根據每台設備，或生產流程下特定需求進行的定義，達到精確控制工業設備的運轉。

圖4是Omron在Isolation Forest機器學習引擎的基礎上開發了這項獨特的演算法。
將PLC與最先進的機器學習功能進行整合，這意味著作業人作員可以收集有價值的即時數據，
有助於延長設備生命週期和產品品質。
控制器能夠通過異常檢測，來通知管理者任何問題。
由於其強大的機器學習能力，控制器更可以輕鬆檢測到是否有任何與機器正常操作不同的情況。

目前主流AI PLC的預測維護流程包括了五個主要步驟：

● 生成學習模型—名義上的機器行為被學習，即時機器資料被用來產生學習模型和閾值。
● 監控機器—根據產生的學習模型持續監控機器。如果特定數值超過閾值，則會向操作人員發出通知。
● 設置新閾值—檢查機器狀態，如果沒有發現問題，則設置新的閾值。
● 執行的維護—以程式化方式確定需要進行哪些維護，包括更換組件。
● 使用新元件產生學習模型—替換元件後，根據先前的錯誤級別產生新的學習模型和閾值。
重複這些步驟可以使基於狀態的維護更加可靠。

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為何站友內文中的佐證資料都沒看呢?

#18
2023-06-28 HMI與PLC－將智慧工廠帶向新境界

人機介面（HMI）和可程式化邏輯控制器（PLC）是現代工業自動化系統中最重要的兩個組件。
這些技術使生產設備能夠相互通信，從而可以對複雜的生產過程提高效率自動化的控制。

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請自稱來自香港的朋友[專業子虛烏有半吊子縮寫禮節]細路A大，多多提供佐證資料好讓站友們多多學習歐!!

2024-03-20 1129
2024-03-20 1418
PS.
還在期待小朋友A大的金融大作歐!!

也想知道香港當地的民生蛋價多少ㄟ!!

好我幫你

你問菁英哥光是你所謂的機器學習，
他協助廠商標示資料花了多久時間才有一個很小的成績？

你問菁英哥，要做到你文章中的預防性維護，
他要跟進多少時間才能蒐集足夠的數據並表示各項數據與維護項目的關聯閥值？

這點菁英哥在車間第一線上班，肯定知道其中要耗費多少時間
而不是躲在冷氣房的資料科學家的理論基礎。

你沒做過甚至看過一個大數據的資料分析專案，
貼個東西已經告訴你短時間的未來很難完成，
還要耗費我這個閒人來告訴你實務上困難點在哪？

我先前已經提過一個案例
因為有高頻感測器，
幾分鐘的資料搜集過程切成數百萬個小時區
與成果比對。
才有足夠的數據做機器學習的基礎。

而菁英哥的上班環境蒐集的出來嗎？

光蒐集一台機器設備從正常到出現需要維修的信號
菁英哥最少要耗費數月之久

而一台機器設備的各種異常狀況要出過一輪
又不知道猴年馬月。

而菁英哥能配合協助把數據貼上產生足夠閥值做機器學習的樣板？

這也是菁英哥只談HMI，因為這些他能直覺對應各項機器設備的信號判讀
並能轉換為能協助作業人員處理的圖樣

哪來的什麼AI或是PLC還是機器學習？

既然這麼強, 可不可以商情OpenAI的chatGPT降價, 以造福全人類, 不然在台灣690NTD/M實在太貴啦!

滿街都是奈米,啥事都上雲端,萬物皆可3d,一切通通ai

那量子跑去哪了?
理論太深...不好與產品搭售,通常用在保健產品..但又會與奈米衝突....
所以推不起來......