هایپراتوماسیون توسط گارتنر برای توصیف یکی از بزرگترین روندهای اتوماسیون در سال 2020، مفهوم هایپراتوماسیون ابداع شده است به سرعت در سراسر صنعت گسترش یافته است. اما چه تفاوتی با اتوماسیون معمولی دارد و آیا گزینه مناسبی است برای تولیدکنندگانی که نمی‌خواهند کل خطوط تولید یا مونتاژ خود را متحول کنند؟ در گزارش سال 2019 خود به نام Move Beyond RPA to Deliver Hyperautomation، گارتنر به فقدان راهنمایی در اشاره کرد. چگونه سازمان ها باید اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) را با ابزارهای دیگر ادغام کنند. در این گزارش همچنین به اشاره شده است مدیران کسب‌وکار تحت فشار قرار می‌گیرند تا روی خودکارسازی رویه‌های معمولی ساده تمرکز کنند، اما فاقد استراتژی هستند برای گسترش فرآیندهای اتوماسیون به کل کارخانه. راه حل، طبق گفته شرکت تحقیقاتی جهانی، هایپراتوماسیون است که به عنوان اتوماسیون انتها به انتها تعریف می شود که ترکیبی از فن آوری های مکمل مانند یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل پیشرفته، بینایی ماشین، طبیعی پردازش زبان، RPA و هوش مصنوعی برای تقویت فرآیندهای تجاری. 33101-23-41-10-02-05 330102-05-20-10-02-05 330105-02-12-05-02-05 330105-02-12-10-02-05 330106-05-30-10-02-00 330130-045-00-00 330130-045-00-05 330130-080-00-05 330130-080-02-05 330130-085-01-05 330190-085-00-05 330901-00-40-10-02-05 330901-00-90-05-02-05 MA0186100 MA0186100 140CPS11100 140CPS11100 140CPS21400 140CPS21400 140XBP00600 140XBP00600 140ACO13000 140ARI03010 140ARI03010 140ARI03010 140CPU43412U ABB 086351-001 ABB 086362-001 ABB 086385-001 ABB 086363-002 HIEE205014R0001 HIEE205012R0001 HIEE300766R0001 HIEE300910R0001 HIEE401481R0001 HIEE300900R0001 HIEE205011R0002 HIEE305089R0001 HIEE300661R0001 ما هنوز تعداد زیادی ماژول قطعات یدکی اتوماسیون PLC/DCS/ESD/TSI در انبار داریم، برای اطلاع از قیمت‌ها سریعاً با ما تماس بگیرید. +86 18030235311 jessica01235483 info@apterpower.com hu18030235311

مرد و ماشین: آیا رباتیک در تولید برای همه است؟ معایب ربات ها غول های صنعتی مانند مرسدس بنز، تویوتا، بوئینگ و تسلا تلاش کرده اند سطوح بالایی از اتوماسیون در خطوط تولید آنها. هدف از این اقدام بهبود فرآیندهای کسب و کار بود. با این حال، این تلاش‌ها گاهی به چالش‌های اتوماسیون پیش‌بینی نشده منجر شده است. و همچنین بازگشت به فرآیندهای متکی به نیروی انسانی بیشتر. گروه مرسدس بنز ربات های خط مونتاژ کارخانه Sindelfingen را در سال 2016 به دلیل مشکل در جلسه کنار کشید تقاضای رو به افزایش برای سفارشی سازی خودرو. مارکوس شفر، رئیس وقت تولید، اظهار داشت که انسان ها باید دوباره نقش مهم تری در فرآیندهای صنعتی ایفا کرد. به خصوص برای پاسخگویی به تنوع و سرعت تغییر می کند. به طور مشابه، در سال 2014، تویوتا رباتیک را در مناطق اصلی تولید کنار گذاشت. با تاکید بر نیاز به کارگران ماهر برای مشخص کردن مناطق مشکل. در هر دو مورد، اهمیت انعطاف پذیری و تعادل بین انسان و ماشین واضح بود. در تولید هوافضا، یک شکست بزرگ در تابستان 2019 زمانی که بدنه 777 بوئینگ رخ داد سیستم اتوماسیون تولید ناموفق بود. علیرغم رویکرد جدید آن، راه اندازی سیستم بسیار طول کشید و دقیق نبود. که در نهایت باعث شد بوئینگ به روش‌های سنتی‌تر مربوط به ماشین‌آلات انسانی بازگردد. آیا ربات ها برای من مناسب هستند؟ با توجه به این تجربیات، ممکن است تعجب کنیم: آیا رباتیک برای خط تولید من مناسب است؟ پاسخ در نهفته است تعادل پیچیده بین کارگران انسانی و روبات های هوشمند. هنگام بررسی اتوماسیون، مهم است که ابتدا به تنظیمات فعلی خود نگاه کنید و بفهمید که چه کاری باید انجام شود برای ادغام. عواملی مانند نیاز به سفارشی سازی محصول، انعطاف پذیری فرآیند و سرعت تولید را در نظر بگیرید. ربات ها می توانند کارایی و دقت را تا حد زیادی بهبود بخشند، اما نمی توانند جایگزین حل مسئله و انعطاف پذیری انسان شوند کارگران. در بیشتر مواقع بهترین نتایج از اختلاط دانش بشری با کارایی روبات ها به نحوی حاصل می شود که مخصوص عملیات است. در نتیجه، ربات ها همیشه راه حل برای هر برنامه تولیدی نیستند. با این حال، آنها بدون شک می توانند زمانی که عاقلانه و هماهنگ به کار گرفته شود، نقش اساسی ایفا می کند. همانطور که به سمت آینده پیش می رویم، درست را پیدا می کنیم ترکیب انسان و ماشین یک کار حیاتی باقی خواهد ماند. ABB 086384-001 ABB 086339-001 ABB 086387-001 ABB 086349-001 ABB HIEE305120R0001 ABB 086351-001 ABB 086362-001 ABB 086385-001 ABB 086363-002 ABB 086318-001 ABB 57310001-MP ABB UNS0868A ABB 57310001-LM ABB 086363-002 ABB 57310001-PK ABB 086351-001 ABB PSD604 ABB HIEE205014R0001 ABB HIEE205012R0001 ABB HIEE300766R0001 GE IS220PAICH2A GE IS220PDOAH1A GE IS220PDIAH1A GE IS220PTCCH1A GE IS220PTURH1A GE IS220YDIAS1A GE IS220PDIOH1A GE IS220PRTDH1A GE IS220PRTDH1A GE IS220PSCAH1B GE IS220PAICH1A GE IS200SRTDH2A GE IS200STCIH4A GE IS200ESYSH2A GE IS215REBFH1BA GE GGN32L4XXMFXX 3200A GE IS220PRROH1A GE IS220PSVOH1A GE IS220PTUH1A GE IS200SPROH1A Triconex 3007 Triconex 3008 Triconex 3501E Triconex 3501T Triconex 3502E Triconex 3503E Triconex 3504A Triconex 3504E Triconex 3510 Triconex 3533E Triconex 3564 Triconex 3601E Triconex 3601T Triconex 3603E Triconex 3603T Triconex 3604A Triconex 3604E Triconex 3611E Triconex 3614E Triconex 3624 AB 1783-BMS10CL AB 1783-BMS20CA AB 17...

سه راه اندازی اتوماسیون برای تماشا در حالی که چالش های زیادی برای مقابله با آنها وجود دارد، طیف وسیعی از استارت آپ های اتوماسیون وجود دارند که در حال توسعه فناوری برای بهبود فرآیندهای تولید هستند. بنابراین، چه استارت آپ هایی وجود دارند؟ رباتیک بیدرنگ روباتیک مشارکتی برای صنعت تولید ضروری است زیرا ما باید فناوری را توسعه دهیم که بتواند کار کند در کنار انسان ها و دیگر روبات ها. برای پاسخگویی به این تقاضا، Realtime Robotics در حال توسعه پردازنده RapidPlan خود است که یک شتاب دهنده برنامه ریزی حرکتی (MPA) را با یک نقشه راه مبتنی بر نرم افزار ترکیب می کند. هدف این است که روبات ها را قادر به شناسایی و کنیم به طور ایمن در کنار کارکنان انسانی کار کنید، و این به ویژه در محیط های تولیدی که به هر دو نیاز دارند مفید است. âراه‌حل‌های برنامه‌ریزی حرکت بدون برخورد ما به ربات‌ها این امکان را می‌دهد تا به صورت پویا، بدون ساختار و مشارکتی ایمن عمل کنند پیتر هاوارد، مدیر عامل Realtime Robotics توضیح داد که فضاهای کاری، در حالی که فوراً به تغییرات در حین وقوع واکنش نشان می دهند. ربات های کوسو یکی دیگر از استارت آپ های مشترک رباتیک Kossow Robotics مستقر در کپنهاگ است. این شرکت 7-DOF مشارکتی را توسعه می دهد بازوهای رباتیک، هر کدام دارای حسگرهای گشتاور داخلی خود هستند تا در صورت بارگیری بیش از حد، ربات‌ها را تشخیص داده و نیرو را متوقف کنند. کاسو روبات‌ها دائماً در حال توسعه دامنه خود هستند، و همه آنها با استفاده از یک فرآیند ابتدایی شبیه تبلت کار می‌کنند که هر کسی می‌تواند از آن استفاده کند. محصولات آنها را می توان برای چیدن، قرار دادن، مراقبت از ماشین و حتی کارهای برچسب زدن استفاده کرد. Wandelbots Wandelbots که در سال 2017 در دانشگاه فنی درسدن تأسیس شد، در حال توسعه لباس پوشیده از حسگر است که به کاربر اجازه می دهد برنامه‌ریزی اقدامات برای روبات‌ها برای تکثیر. پشتیبان نرم افزار حرکات کاربر را برای کنترل

Dتفاوت بین PLC، PAC و IPC PLCها در مقایسه با تکنولوژی قبلی مزایای زیادی دارند و ناهموار و قابل اعتماد هستند. با این حال، آنها یک میکروکنترلر واحد دارند و بنابراین ظرفیت منطقی محدودی دارند. این باعث می شود آنها برای پیچیده نامناسب باشند برنامه هایی که نیاز به کنترل حرکت دارند، که تنها با افزودن ماژول های جداگانه به PLC ها قابل دستیابی است یا با استفاده از یک سیستم هیبریدی با یک یا چند PLC و یک کامپیوتر صنعتی. در نتیجه، PLC ها ایده آل هستند برای پروژه های اتوماسیون کوچکتر که در آن وظایف ساده انجام می شود. PAC ها در واقع همان مزایای یک سیستم هیبریدی را ارائه می دهند اما بدون سخت افزار اضافه شده. دو را سوار می کنند یا میکروکنترلرهای بیشتر و سیستم منطقی پیچیده تری نسبت به PLC دارند. در نتیجه می توانند عمل کنند در چندین حوزه مانند حرکت، کنترل گسسته و فرآیند با استفاده از یک پلت فرم واحد. آنها نیز ارائه می کنند ادغام بهتر با SCADA، که به آنها اجازه می دهد دستورالعمل های پیچیده خاص صنعت را مدیریت کنند. رایانه های شخصی صنعتی در دهه 1990 در بازار ظاهر شدند و به کاربران اجازه می دادند برنامه های کاربردی به سبک PLC را به طور معمول اجرا کنند سیستم عامل کامپیوتر. اولین IPCها به اندازه کافی ناهموار نبودند که بتوانند در برابر محیط های خشن گیاهی و آنها مقاومت کنند سیستم‌های عامل مشکلات پایداری جدی داشتند، اما نسخه‌های جدیدتر این مشکلات را برطرف کرده‌اند و اکنون با موفقیت در کاربردهای بزرگتر، به تنهایی یا در ترکیب با یک یا چند PLC استفاده می شود. با این حال، اگر در در دهه 1990 به نظر می رسید که IPCها در شرف تصاحب هستند، اکنون واضح است که PAC ها در این زمینه رهبری می کنند. کدام یک برای شما بهتر است؟ PAC ها عملکرد و قابلیت اطمینان یک PLC را با قابلیت پردازش IPC ترکیب می کنند، به همین دلیل است آنها در حال حاضر نوع ترجیحی کنترل کننده در بسیاری از کارخانه های تولیدی هستند. یک PAC واحد می تواند جایگزین چن�

کمی تاریخ: ظهور PLC ها PLC ها در اواخر دهه 1960 در خودروسازی مورد استفاده قرار گرفتند و به زودی به بخش های دیگر گسترش یافتند در مواردی که فرآیند مستمر مورد نیاز است، مانند مونتاژ الکترونیک، غذا و نوشیدنی - به عنوان مثال در تاسیسات بسته بندی و بسته بندی و صنعت داروسازی. PLCها برای جایگزینی رک‌های رله مبتنی بر سخت‌افزار معرفی شدند، که مضرات آن را اشغال کردند فضای زیاد، مصرف مقادیر انبوه برق و بسیار گران قیمت برای راه اندازی و نگهداری. در واقع، قبل از معرفی PLCها، هر زمان که فرآیند تولید باید هزاران نفر اصلاح می شد رله ها به صورت دستی دوباره سیم کشی شدند، فرآیندی گران و زمان بر. اولین PLC، کنترلر دیجیتال مدولار (Modicon)، اجازه داد سیم کشی مجدد دستی را با نرم افزار جایگزین کند تغییرات برنامه برای برنامه ریزی در منطق نردبانی طراحی شده بود که شبیه نمودارها بود از منطق رله جایگزین شد و انتقال از رله به PLC را برای مهندسان و سازندگان آسان تر کرد. PLC ها معمولاً در کاربردهای صنعتی در طول دهه 1970 و اوایل دهه 1980 و از آن زمان به بعد شروع به کار کردند آنها دستخوش پیشرفت های اساسی شده اند. این موارد شامل کاهش اندازه، افزایش حافظه و افزایش است قدرت پردازش. PLC های امروزی می توانند کنترل کننده های بسیار قدرتمندی باشند و بلوک های اساسی برای باقی بمانند. پروژه های اتوماسیون کوچک. DS200TCQCG1AFC DS200DTBAG1AAA DS200QTBAG1ACB DS200QTBDG1AAA DS200PTBAG1ABA DS200CTBAG1ACC DS200TBQAG1ABB DS200DTBBG1AAA DS200TBCAG1AAB DS200TBQDG1AFF DS200TBCBG1AAA DS200TBQCC1AAA DS200CTBAG1ADD DS200DTBBG1ABB DS200DTBDG1ABB DS200QTBAG1ADC DS200DTBCG1AAA DS200TBQBG1ACB DS200TBQCG1ABB DS200SDCIG1AFB 07BT62R1 07EA63R1 07EB62R1 07KP60R101 07KP90 07KR51 07KR91 GJR5250000R0101 07KT94 07KT97 WT97 07NG61R1 07PS62R2 07SK90R1 07ZE61R302 GJV3074321R302 07ZE63R302 2012AZ10101B 35AE92A 3BSE003879R1 3HAC14551-2 3HNM09846-1 3HNP04014-1 IC693CPU364 IC693MDL330 IC693MDL646 IC693PBS105 IC697ALG320 IC697ALG321 IC697BEM711 IC697BEM713 IC697BEM733 IC697CHS750 IC697CMM741 IC697CPU731IC697CPU772 IC697CPU782 IC697CPX772 IC697CPX935-FD IC697MDL240 IC697MDL250 IC697MDL350 IC697MDL653 ما هنوز تعداد زیادی ماژول قطعات یدکی اتوماسیون PLC/DCS/ESD/TSI در انبار داریم، برای اطل

چگونه تولیدکنندگان کوچک می توانند فناوری های دیجیتال را پیاده سازی کنند دیجیتالی شدن صنعتی مزایای بسیار زیادی را برای تولیدکنندگان به ارمغان می آورد - نه تنها می تواند سود را در یک شرکت افزایش دهد، بلکه همچنین بهره وری را تا 25 درصد بهبود می بخشد. با این حال، هزینه، ریسک، پیچیدگی و فقدان مهارت های دیجیتال قابل اجرا باعث شده است اجرای این تغییر انقلابی برای تولیدکنندگان کوچکتر سخت است. بنابراین، چگونه شرکت های تولیدی کوچک می توانند نگه دارند با رقابت؟ با توجه به اینکه بسیاری از کسب‌وکارها فشار ناشی از همه‌گیری کووید-19 و متعاقب آن بی‌ثباتی اقتصادی را در گذشته احساس می‌کنند چند سال، مشخص شده است که کسانی که می توانند به سرعت به تغییرات سازگار شوند و به سرعت واکنش نشان دهند، ابزارهایی هستند و فرآیندهایی که برای تغییر انعطاف پذیر هستند، ابزارهای دیجیتال این انعطاف را ارائه می دهند. نکات زیادی در مورد اینکه چگونه تولیدکنندگان کوچک می توانند بر این موانع غلبه کنند وجود دارد، مانند شروع کوچک و تمرکز بر روی تغییرات کوچکی که کسب و کار می تواند به جای پروژه های بزرگ، گران و سنگینی که ممکن است سال ها طول بکشد ایجاد کند سود. برای مثال، شرکت‌ها می‌توانند کوبات‌های کم‌هزینه مانند بازوی کوبات شش محوره Automata را به قیمت 5000 پوند بخرند یا می‌توانند به‌روز کنند حسگرها در تجهیزات قدیمی برای کاهش هزینه ها. پیاده سازی بسیاری از تغییرات کوچک دیجیتالی می تواند تأثیر یک تغییر بزرگ داشته باشد بدون چالش‌های اضافه‌ای که با پروژه‌های بزرگ‌تر همراه است، مانند مسائل یکپارچه‌سازی، آموزش افزوده و نگهداری اضافی، تغییر کنید. راه حل روی بند کفش گفته می شود که تولید دیجیتال روی بند کفش، رویکردی کم خطر و کم هزینه برای راه حل های دیجیتال است. برای ایجاد این برنامه، تیم مک فارلین فناوری‌های کم‌هزینه را بررسی و طبقه‌بندی کردند که سپس آنها را در مجموعه‌ای از 59 حوزه راه‌حل دیجیتال سازماندهی کردند که قابل استفاده مجدد، تطبیق و ترکیب است. برخی از راه حل های موجود در این برنامه عبارتند از ریز کامپیوترهای درجه یک مصرف کننده، مانند Raspberry Pi، و سنسورهای ارزان قیمت. این جایگزین‌های کم‌هزینه را می‌توان در یک محفظه مقاوم صنعتی قرار داد و با قیمت ارزان‌تری از آنها در برابر محیط کارخانه محافظت کرد راه. با استفاده از این برنامه، 14 شریک صنعتی با موفقیت یک راه حل آزمایشی را با راه حل Shoestring آغاز کرده یا تکمیل کرده اند، که بازخورد بسیار مثبت. اگرچه ممکن است اجرای دیجیتالی شدن صنعتی برای مشاغل کوچک دشوار باشد، اما غیرممکن نیست. با نکات مفید و جایگزین‌های کم‌هزینه موجود است، زمان آن فرا رسیده است که همه شرکت‌های تولیدی به صنعت 4.0 بروند. IS220PRROH1A IS220PSVOH1A IS220PTUH1A IS200SPROH1A IS200TSVCH1A IS200TSVCH1A IS200TTURH1C DS200UPSAG1A DS200TCPAG1A DS200TBQDG1A DS200PTBAG1B DS200TBQCG1A DS200EXPSG1A DS200TBQBG1A DS200TCCAG1B DS200TCDAH1BHD DS200TCDAG1A DS200SHVIG1B DS200SLCCG3A DS200TCTEG1A ABB 086384-001 ABB 086339-001 ABB 086387-001 ABB 086349-001 ABB 086351-001 ABB 086362-001 ABB 086385-001 ABB 086363-002 HIEE205014R0001 HIEE205012R0001 HIEE300766R0001 HIEE300910R0001 HIEE401481R0001 HIEE300900R0001 HIEE205011R0002 HIEE305089R0001 HIEE300661R0001 HBHE013940R0002 HIEE300698R0001 HIEE305120R0001 6SN1123-1AA00-0HA1 6SN1123-1AA00-0AA2 6SE7090-0XX84-0AD1 6SL3217-0CE27-5UA1 6SL3217-0CE25-5UA...

ارتباط یک پروژه اتوماسیون تولیدکنندگان به طور فزاینده ای در حال سرمایه گذاری در رباتیک هستند تا کارهایی مانند جوشکاری، بسته بندی، توزیع، برش و جابجایی را خودکار کنند. توسعه‌های رباتیک، بینش صنعتی و ربات‌ها فرصت‌های جدیدی را در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهد تا از اتوماسیون در جرم استفاده کنند فرایندهای تولید. علاوه بر این، کسب‌وکارهایی که در محیط‌های تولید با ترکیب بالا و با حجم کم کار می‌کنند به دنبال ترکیب کردن هستند اصول تولید ناب می تواند یک مورد تجاری قدرتمند را برای اتوماسیون مشاهده کند. در حالی که مزایای اتوماسیون برای کسب و کار مشخص است، ممکن است مزایا برای کارکنان بیشتر تحت پوشش قرار گیرد شک. اگرچه افزایش اتوماسیون به این معنی است که نقش‌های شغلی در حال تغییر هستند، نه از دست دادن، نگرانی‌ها در مورد امنیت شغلی می‌توانند حمایت کارکنان را برای یک پروژه اتوماسیون بالقوه تهدید می کند. در گزارش سالانه تولید 2019، کارا هافی، رهبر تولید صنعتی و خودرو در PWC، را برجسته کرد. نیاز به رهبری روشن و قوی در اتوماسیون. مدیران تولید مسئولیت را به سمت اتوماسیون و به عنوان بخشی هدایت می کنند از این، باید به خاطر داشته باشید که خطر عدم ارتباط در مورد تأثیر اتوماسیون بر کارکنان خود را به حداقل برسانید. ABB 086384-001 ABB 086339-001 ABB 086387-001 ABB 086349-001 ABB UNS0868A-P HIEE305120R0001 ABB 086351-001 ABB 086362-001 ABB 086385-001 ABB 086363-002 ABB 086318-001 ABB 57310001-MP ABB UNS0868A ABB 57310001-LM ABB 086363-002 ABB 57310001-PK ABB 086351-001 ABB PSD604 HIEE205014R0001 HIEE205012R0001 HIEE300766R0001 HIEE300910R0001 HIEE401481R0001 HIEE300900R0001 HIEE205011R0002 HIEE305089R0001 HIEE300661R0001 HBHE013940R0002 UNS0866B-P HIEE300698R0001 DS200SDCCG5AHD DS200TCOBG1AEB DS200TCQRG1RFC DS200TCEAG28TF DS200TCQCG1AFC DS200DTBAG1AAA DS200QTBAG1ACB DS200QTBDG1AAA DS200PTBAG1ABA DS200CTBAG1ACC DS200TBQAG1ABB DS200DTBBG1AAA DS200TBCAG1AAB DS200TBQDG1AFF DS200TBCBG1AAA DS200TBQCC1AAA DS200CTBAG1ADD DS200DTBBG1ABB DS200DTBDG1ABB DS200QTBAG1ADC DS200DTBCG1AAA DS200TBQBG1ACB DS200TBQCG1ABB DS200TBCBG1AAA DS200TBQCG1AAA DS200TBQDG1ACC DS200DTBBG1AAA DS200TCQCG1A 1783-BMS10CL 1783-BMS20CA 1783-BMS20CGL 1783-BMS20CGN 1783-BMS20CGP 1783-BMS20CL 1783-BMS10CA 1783-BMS10CGL 1783-BMS10CGN 1783-

نقش یادگیری ماشین در صنعت یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی (AI) است که در آن رایانه ها به طور مستقل انجام کاری را یاد می گیرند آنها به صراحت برای انجام این کار برنامه ریزی نشده بودند. آنها این کار را با یادگیری از تجربه â اعمال نفوذ الگوریتم ها و انجام می دهند کشف الگوها و بینش از داده ها. این بدان معناست که ماشین‌ها برای عملکرد دقیق نیازی به برنامه‌ریزی ندارند وظایف بر اساس تکرار، آنها می توانند به طور مستقل هر گونه خطا را در یک فرآیند شناسایی و اصلاح کنند. یادگیری ماشین به سرعت در چندین صنعت در حال استفاده است - طبق تحقیقات و بازارها، ماشین پیش‌بینی می‌شود بازار یادگیری تا سال 2022 با نرخ رشد مرکب سالانه 44.1 درصد به 8.81 میلیارد دلار برسد. یک از دلایل اصلی استفاده رو به رشد آن این است که کسب و کارها در حال جمع آوری داده های بزرگ هستند که باید از آن اطلاعات ارزشمندی بدست آورند بینش یادگیری ماشینی روشی کارآمد برای درک این داده ها است، به عنوان مثال سنسورهای داده در جمع آوری می کنند وضعیت ماشین آلات کف کارخانه. با توسعه و رشد بازار، انواع جدیدی از یادگیری ماشین ظاهر می شود و امکان کاوش برنامه های جدید را فراهم می کند. با این حال، بسیاری از نمونه‌های برنامه‌های یادگیری ماشین فعلی به دو دسته تقسیم می‌شوند. یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت یادگیری. دیگر فقط انسان ها نیستند که می توانند برای خود فکر کنند -- ماشین هایی مانند Google's Duplex اکنون می توانند از عبور کنند آزمون تورینگ. تولیدکنندگان می توانند از یادگیری ماشین برای بهبود فرآیندهای تعمیر و نگهداری استفاده کنند و آنها را قادر به ساخت کنند تصمیمات بیدرنگ و هوشمند بر اساس داده ها. 1783-BMS10CL 1783-BMS20CA 1783-BMS20CGL 1783-BMS20CGN1783-BMS20CGP 1783-BMS20CL 1783-BMS10CA 1783-BMS10CGL 1783-BMS10CGN 1783-BMS10CGP 1783-US16T 1783-US5T 1783-US8T 1769-L24ERQB1B 1769-IQ16 1769-PB4 1769-OB16 1769-L30ER 1769-L24ERQBFC1B 1769-L33ER 1769-OF2 1769-SDN DS200DTBDG1ABB DS200QTBAG1ADC DS200DTBCG1AAA DS200TBQBG1ACB DS200TBQCG1ABB DS200TBCBG1AAA DS200TBQCG1AAA DS200TBQDG1ACC DS200DTBBG