课程大纲

边缘AI在工业自动化中的应用简介

  • 边缘AI及其在工业中的应用概述
  • 在工业环境中使用边缘AI的优势与挑战
  • 制造业中成功应用边缘AI的案例研究

设置边缘AI环境

  • 安装和配置边缘AI工具
  • 设置工业传感器和数据收集系统
  • 相关边缘AI框架和库简介
  • 环境设置的实际操作练习

使用边缘AI进行预测性维护

  • 预测性维护简介
  • 开发设备健康监测的AI模型
  • 实施实时故障检测与预测
  • 预测性维护的实际操作练习

使用边缘AI进行质量控制

  • 制造业中的质量控制概述
  • 用于缺陷检测和分类的AI技术
  • 实施基于视觉的质量控制系统
  • 质量控制应用的实际操作练习

使用边缘AI进行流程优化

  • 流程优化简介
  • 使用AI进行实时流程监控与控制
  • 实施AI驱动的决策系统
  • 流程优化的实际操作练习

部署和管理边缘AI解决方案

  • 在工业边缘设备上部署AI模型
  • 监控和维护边缘AI系统
  • 故障排除和优化已部署的模型
  • 部署和管理的实际操作练习

工业边缘AI的工具与框架

  • 工具与框架概述(如TensorFlow Lite、OpenVINO)
  • 使用TensorFlow Lite进行工业AI应用
  • 优化工具的实际操作练习

实际应用与案例研究

  • 成功的工业边缘AI项目回顾
  • 行业特定用例的讨论
  • 构建和优化实际工业AI应用的实际操作项目

总结与下一步

要求

  • 对AI和机器学习概念的理解
  • 工业自动化系统的经验
  • 基本编程技能(推荐Python)

受众

  • 工业工程师
  • 制造专业人员
  • AI开发者
 14 小时

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