智能光電制造技術(shù)大專就業(yè)前景？都很好。智能光電制造技術(shù)向大民用，消費(fèi)等領(lǐng)域電子科技企事業(yè)單位，可從事外貿(mào)光電產(chǎn)品的生產(chǎn)管理，質(zhì)量管理，產(chǎn)品測(cè)試，輔助設(shè)計(jì)，技術(shù)支持，產(chǎn)品銷售，光電產(chǎn)品的檢測(cè)與維護(hù)，電子

智能光電制造技術(shù)大專就業(yè)前景？

都很好。

智能光電制造技術(shù)向大民用，消費(fèi)等領(lǐng)域電子科技企事業(yè)單位，可從事外貿(mào)光電產(chǎn)品的生產(chǎn)管理，質(zhì)量管理，產(chǎn)品測(cè)試，輔助設(shè)計(jì)，技術(shù)支持，產(chǎn)品銷售，光電產(chǎn)品的檢測(cè)與維護(hù)，電子科技照明工程的施工與管理，光纜線路的施工與測(cè)試，光電產(chǎn)品的銷售與售后服務(wù)，包括不需要電子有限公司專業(yè)背景的管理崗位。也這個(gè)可以在激光設(shè)備，光纖光纜，光學(xué)精密制造，光電顯示，紅外等企業(yè)擔(dān)任工藝設(shè)計(jì)師，檢測(cè)工程師，總裝工程師，生產(chǎn)工程師，商務(wù)拓展專員，銷售及售后工程師等。

學(xué)汽車智能網(wǎng)聯(lián)以后的就業(yè)容易嗎？

汽車這個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)想對(duì)封住，很多智能控制和信息化技術(shù)瓶頸已是突破，但是這些年汽車智能化卻進(jìn)步極快，當(dāng)然通常是大方向問題。隨著5G的布局，各種通訊設(shè)備的更新?lián)Q代，思路早就全部松手，另外現(xiàn)在各大國(guó)家是為推進(jìn)5G的布局，很快推出智能網(wǎng)聯(lián)是可以的。當(dāng)然不只不過是汽車智能網(wǎng)，還有物聯(lián)網(wǎng)等等一系列靠著5G通訊的設(shè)備將是在未來不斷的直接出現(xiàn)。

要說就是要并且：

1.智能網(wǎng)聯(lián)必然是未來熱門行業(yè)，就業(yè)不成問題。

2.如果你決定要去去學(xué)習(xí)，就一定得努力學(xué)習(xí)，成為行業(yè)頂尖人才，那才是正確的思路。

3.拓寬道路思路，畢竟智能聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域很多，最好不要只局限于汽車。

現(xiàn)階段，制造業(yè)在人工智能方面有哪些運(yùn)用？請(qǐng)舉例說明？

人工智能在可以制造生產(chǎn)有哪些應(yīng)用的這個(gè)話題充足大，這里我可以假設(shè)提問者要想討論的邊界是該如何通過人工智能這項(xiàng)技術(shù)代替人腦甚至完全超越人腦的功能，來利用制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升。

為么制造業(yè)要人工智能？從兩個(gè)維度來解讀分析，首先是技術(shù)上：計(jì)算機(jī)處理速度轉(zhuǎn)弱實(shí)力提升、存儲(chǔ)成本下降、以及云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，讓人工智能的應(yīng)用成本大幅降低。比如是需求上：隨著消費(fèi)者個(gè)性化選擇和產(chǎn)品品質(zhì)可以升級(jí)的需求反展，大大提升了制造業(yè)的復(fù)雜性，以及生產(chǎn)出來的組織形式、質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)、倉儲(chǔ)物流等環(huán)節(jié)。伴隨著系統(tǒng)越加古怪，人的學(xué)習(xí)曲線都會(huì)越極慢，人去對(duì)付古怪系統(tǒng)的能力是會(huì)下一界無法發(fā)展技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用的瓶頸。在悠久的傳統(tǒng)工業(yè)界還都以人的決策和反饋處理為核心，這就會(huì)會(huì)造成系統(tǒng)中有很小一部分的價(jià)值完全沒有被施放不出來。而人工智能為工業(yè)給予的變革，那就是逃脫人類認(rèn)知和知識(shí)邊界的限制，為決策支持和互相協(xié)同360優(yōu)化提供給可度量依據(jù)。

1、人工智能在生產(chǎn)產(chǎn)線的應(yīng)用1.1產(chǎn)線設(shè)備維護(hù)

人工智能在工廠運(yùn)維的應(yīng)用：

諸如一條生產(chǎn)線突然間口中發(fā)出故障報(bào)警，機(jī)器能夠自己通過檢查診斷，找不到哪里才能產(chǎn)生了問題，原因是什么，另外還也能根據(jù)歷史魔獸維護(hù)的記錄或則能維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，告訴我們?nèi)绾文芙鉀Q故障，甚至還讓機(jī)器自己解決了問題、自我恢復(fù)。的或，在一個(gè)電網(wǎng)中，要能可信地定位在電網(wǎng)的哪個(gè)地方再次出現(xiàn)了問題，用常規(guī)項(xiàng)方法大概只能你做到80。西門子用來了深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)歷史故障事件自學(xué)，是從巳經(jīng)分布特點(diǎn)在電網(wǎng)中的繼電器，來更合適地推測(cè)電網(wǎng)出了什么問題，出在哪個(gè)地方等等。學(xué)習(xí)算法巳經(jīng)合成一體到我們標(biāo)準(zhǔn)斷路器的產(chǎn)品中。

人工智能在預(yù)測(cè)性維護(hù)的應(yīng)用：

假如工業(yè)生產(chǎn)線或設(shè)備如果沒有突然出現(xiàn)問題，那會(huì)造成的損失是非常巨型的。用來大數(shù)據(jù)建模和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，可以不讓機(jī)器在會(huì)出現(xiàn)問題之前就五感到也可以分析出可能出現(xiàn)的問題。比如說，工廠中的數(shù)控機(jī)床在運(yùn)行一段時(shí)間后刀具就需要直接更換，西門子的數(shù)控機(jī)床預(yù)防性維護(hù)解決方案，實(shí)際分析歷史的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，機(jī)器是可以提前很清楚刀具會(huì)損環(huán)的時(shí)間，最大限度地不提前馬上準(zhǔn)備好可以更換的配件，并安排在最近的第二次維護(hù)時(shí)更換刀具。

1.2產(chǎn)線設(shè)備參數(shù)優(yōu)化

生產(chǎn)產(chǎn)線工位少則幾十個(gè)，多則數(shù)百個(gè)，牽涉的產(chǎn)線設(shè)備、生產(chǎn)物料、工人都的很多。是從設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的大量數(shù)據(jù)，基于組件大數(shù)據(jù)分析和智能算法這個(gè)可以系統(tǒng)優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提升產(chǎn)品品質(zhì)。在中策橡膠，實(shí)現(xiàn)阿里云ET工業(yè)大腦，將生產(chǎn)出來端的三千多種數(shù)據(jù)參與一定的深度運(yùn)算和分析，不能形成了資源最優(yōu)借用的方案組合，實(shí)力提升了5混煉膠合格率。在天合光能，阿里云數(shù)據(jù)科學(xué)家想研究光伏電池的業(yè)務(wù)流程和，構(gòu)建體系出數(shù)據(jù)分析模型，對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，到最后在絲網(wǎng)印刷環(huán)節(jié)捕抓到了關(guān)鍵因子，360優(yōu)化后A品率實(shí)力提升了7。

2、人工智能在質(zhì)量檢測(cè)的應(yīng)用現(xiàn)在有很多工廠傳統(tǒng)上也是用毛石混凝土在做質(zhì)量檢測(cè)的工作，在生產(chǎn)流水線上的質(zhì)檢員，他們需要一天花10個(gè)小時(shí)以上的時(shí)間去推測(cè)質(zhì)量。很多工廠這個(gè)工作崗位兩三個(gè)月就要輪兩次崗，是因?yàn)槿庋鄣故菍?shí)在受不了。為什么不以前沒多大用處技術(shù)的手段好處解決的辦法質(zhì)檢的問題呢？比較多原因是比較傳統(tǒng)視覺設(shè)備誤判率比較好高。至少是有百分之二十，甚至于三十的誤判率。人工智能最重要的是的一個(gè)能力，它必須具備學(xué)習(xí)能力。比如，同樣一個(gè)劃痕，它會(huì)和傳統(tǒng)系統(tǒng)一樣，兩次都犯錯(cuò)誤。只不過人工智能第二次、第三次，它肯定不會(huì)犯一樣的錯(cuò)誤，它具備一個(gè)學(xué)習(xí)能力。則是的問題的或類似于的問題，以后它會(huì)決定的很冷靜的判斷。而比較傳統(tǒng)的系統(tǒng)除非直接修改程序，則是的問題，改天它一樣會(huì)犯錯(cuò)誤。

如果說百度前人工智能首席專家吳恩達(dá)和富士康合作的智能檢測(cè)，通過借用深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可以不讓電腦飛快去學(xué)習(xí)做自動(dòng)檢測(cè)的工作?，F(xiàn)在人工智能直接介入了以后，工廠的這種誤判率會(huì)在上線時(shí)都沒有達(dá)到3-4的水平，另外會(huì)漸漸地會(huì)減少到最底。

3、人工智能在倉儲(chǔ)物流的應(yīng)用倉儲(chǔ)物流的包括環(huán)節(jié)很多，從入庫分揀、庫位管理、上下架、出庫分揀到散裝物料，中間比較復(fù)雜分揀機(jī)器人、上下料機(jī)器人、立庫、AGV小車、叉車等。是從計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用于分揀機(jī)器人的感知和地圖定位，依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)方法分檢機(jī)器人的路徑規(guī)劃和避障。實(shí)際數(shù)學(xué)規(guī)劃等運(yùn)籌決策優(yōu)化算法和遺傳算法，實(shí)現(xiàn)方法倉庫上下架策略管理。實(shí)際多智能體算法蟻群算法用于多個(gè)分揀機(jī)器人的協(xié)調(diào)行動(dòng)?；诮M件人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨架、商品、機(jī)器人的整個(gè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)，能更急速的基于產(chǎn)品出入庫和又高效的倉庫貨架規(guī)劃。在工廠倉儲(chǔ)中，各種類型的全自動(dòng)清洗流水線、自動(dòng)啟動(dòng)分撥、倉儲(chǔ)和配送機(jī)器人已經(jīng)就開始慢慢應(yīng)用，基于條件人工智能技術(shù)可以讓每一個(gè)物料都有最優(yōu)化路徑，最快的時(shí)間直接送達(dá)。

4、人工智能在整體運(yùn)維的應(yīng)用運(yùn)維數(shù)據(jù)量龐大，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)在龐大的數(shù)據(jù)量中挖掘到價(jià)值。西門子在西班牙的高鐵的運(yùn)維中有一個(gè)整體的應(yīng)用。西班牙的高鐵公司有一條線從馬德里到巴塞羅那的，而從馬德里到巴塞羅那的航班很多，看上去像京滬線一般，這個(gè)行業(yè)獨(dú)自面對(duì)和航空公司競(jìng)爭(zhēng)的挑戰(zhàn)。當(dāng)時(shí)它第一考網(wǎng)一個(gè)政策，在這條線上要是延誤時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過15分鐘，全額退款。這個(gè)高鐵線到現(xiàn)在是太成功的，背后是西門子提供的服務(wù)和擔(dān)保，擔(dān)保99的準(zhǔn)點(diǎn)率。西門子有一個(gè)工業(yè)4.0工廠在德國(guó)安貝格，在成都也有一個(gè)，是它的雙胞胎。在安貝格，所有能源的分析、能量消耗是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來能夠完成。基于組件人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)工廠整體能耗的減少。另外，西門子在全球30個(gè)鋼鐵廠也用不一些在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)以及分析應(yīng)用，來操縱鋼鐵廠的能耗。