随着工业 4.0 时代的到来，如何借助人工智能这把利剑，实现传统生产方式的转型降级，站在新一轮工业革命浪潮的潮头，成为每个工业制作企业不得不思考的问题。
工业具备大量的数据积攒，工业的生产、质检、治理等各个环节都在继续、大量、疾速地产生着数据，是人工智能利用的蓝海。当下，以机器视觉为代表的 AI 技术，正在被宽泛的利用于 3C 电子、食品制作、汽车零部件制作等多个畛域，包含缺点瑕疵检测、生产环境平安等多项性能，AI 在工业智能化转型过程中也被寄予厚望。
本期飞桨 EasyDL 工业行业 AI 落地场景 & 案例课程，将重点剖析工业质检、平安巡检、可预测保护等行业场景，助力工业企业 AI 技术的引入，让工业生产变得越来越智能。
工业能源消耗预测和优化
“双碳”指标下，2025 年钢铁行业碳排放需升高 99% 以上，这无疑是一场宽泛而粗浅的系统性改革，高效的能源管理关乎制作企业经营效益晋升和可继续倒退。
传统的工业企业因为短少能源预警体系，对能耗异样稳定短少预警和节能治理，工业企业面对“双碳”须要怎么做？高能耗企业降本增效外围抓手又是什么？
3 月 8 日，飞桨 EasyDL 工业行业 AI 落地场景 & 案例课程 《工业能源消耗预测和优化》 将给您带来一种 AI 驱动的节能形式——“预测性节能”，即多设施组合、负荷可变、利用人工智能算法对原有的控制系统进行优化的一种新的节能办法，它能够实现：
- 从依赖人的教训到零碎智能计算最优
- 从滞后的应激式调节到前瞻的预测性调节
- 从含糊的问题诊断到精确的根因断定与改善
此外还会基于某工业园区新能源发电预测和离散制作企业冰机能耗优化理论利用案例，助力工业企业找到推动碳达峰的抓手。
工业轴承质检
工业 AI，尤其是缺点检测这块，都是硬骨头。
以后制造业产品表面查看次要有人工质检和机器视觉质检两种形式，其中人工占 90%，机器只占 10%。人工质检老本高、误操作多、生产数据无奈无效留存。在轴承生产中，通常状况下质检员是采纳人工肉眼察看、手指转动轴承等质检形式挑出外表有油污、划痕、磨削烧伤等不良缺点。企业该如何通过机器视觉技术解决轴承的外观瑕疵检测，开释人力，晋升产线工作效率？
3 月 15 日，飞桨 EasyDL 工业行业 AI 落地场景 & 案例课程 《工业轴承质检》 将联合轴承企业客户一线利用场景，剖析飞桨 EasyDL 机器学习检测算法如何赋能轴承质检。应用工业相机对产线上的轴承进行图片拍摄，通过传感器获取轴承的几何参数绘制成图像，生产现场的服务器进行图像分类和检测，实现 AI 判断轴承的外观品质是否符合要求。
厂区 24 小时平安治理、异样监测
厂区、园区的企业平安生产是监管部门和园区管理者重点抓的关键点，关系着厂区、园区的持重倒退。传统的企业平安生产治理次要依附人工巡逻查看，或者企业外部自主查看发现隐患进行上报解决。
比方在公开轨道的建设和培修工作，须要工人进入地铁的关闭轨行区进行操作，每次作业前须要筹备好必要的工具，工作前后都须要人工盘点，防止有工具脱漏在公开关闭区域，这样传统的反复操作费时费力，效率很低，往返道路也有很大的安全隐患。
3 月 22 日，飞桨 EasyDL 工业行业 AI 落地场景 & 案例课程 《厂区 24H 平安治理、异样监测》 将剖析 AI 助力厂区平安的全因素治理，并以某生产环境现场为案例，解说 AI 如何辅助人工进行安全隐患的判断并及时预警，保障生产环境平安运行。
课程预报
飞桨 EasyDL 工业行业 AI 落地场景 & 案例系列课程来啦！本次课程将聚焦工业 AI 落地场景 & 案例，并配套课程案例的利用实操，帮忙企业升高 AI 落地门槛，助力企业进行数智化转型。 3 月 8 日晚 8 点 ，锁定 百度飞桨 B 站直播间！
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