當裝備制造“碰撞”人工智能
發布時間:2020年7月20日      查看次數:104

      “物理世界”(以制造業設備所代表)和“數字世界”(由人工智能、傳感器等技術代表)的碰撞催生了制造業的巨大的轉變。兩個世界的融合將為下一輪經濟發展注入新的動能。
       以人工智能為代表的新技術正在對制造業的生產流程、生產模式和供應鏈體系等生產運營過程產生巨大影響。
      據全球最大的管理咨詢公司——埃森哲公司測算,到2035年,人工智能技術的應用將使制造業總增長值(GVA)增長近4萬億美元,年度增長率達到4.4%。作為新的“生產要素”,人工智能對于制造業的影響有幾方面:
     (1)機器將部分取代人的工作,實現智能自動化。在中國、日本等國家,可以彌補由于老齡化、人力資源成本提升帶來的勞動力短缺問題。
     (2)人工智能通過增強勞動力技能帶來生產效率的提升,以提高人的效率,經過重新培訓的員工可以執行更高級的設計、編程和維護任務或創造性的工作。
     (3)人工智能與制造業的深度融合不但將加速新產品的開發過程,還將徹底顛覆原有的生產流程,人工智能程序不僅可以自動完成任務,而且還可以實現全新的業務流程。比如,根據客戶的個性化需求自定義產品配置。這將是人工智能在制造業領域的最終目標。
    人工智能將改變制造業的哪些方面
   斯坦福人工智能實驗室主任、前谷歌大腦項目負責人、前百度首席科學家吳恩達(Andrew Ng) 認為,目前,人工智能可能在制造業的四個領域中得到應用。
   首先,制造業的很多細分領域依賴視覺檢查。AI設備對樣品進行視覺檢查的能力正在迅速提高,這使我們能夠建立自動視覺檢測系統。人工智能能夠比較產品和照片,并決定是否通過檢查。吳恩達團隊將機器視覺應用
   在制造業中的精確質量分析領域,通過比人眼敏感多倍的相機結合AI技術提升圖像理解的能力。 機器視覺工具可用于在超出人類視覺范圍的分辨率下發現電路板等產品中的微觀缺陷,并使用機器學習算法對極少量的樣本圖像進行培訓。而在這一輪技術浪潮中的積累的先發優勢將不斷擴大差距。那些沒能及時轉變的公司,將不得不在巨變的商業環境裹挾中艱難應付。
  其次,優化生產過程。AI通過調節和改進生產過程中的參數,對于制造中使用的很多機器進行參數設置。生產過程中,機器需要進行諸多參數的設置。例如,在注塑中,可能需要控制塑料的溫度、冷卻時間表、速度等等。所有這些參數都可能受到各種外部因素的影響,例如,外界溫度等。通過收集所有這些數據,AI可以改進自動設置和調整機器的參數。
  第三,提高新產品制造過程中的設計、制造效率。制造新產品無論在設計還是在生產過程中都是一個迭代的過程,充滿了微調。人工智能將能夠顯著縮短這一過程,提升制造行業的效率。
  第四,確定產品質量問題來源。許多產品的制造過程涉及到一系列的步驟,因此,如果最終產品沒有通過檢驗,有時難以確定問題來源。人工智能、數據科學和數據分析將幫助自動識別生產中有問題的步驟。
  目前人工智能可以為制造企業提供了視覺檢測、自動化控制、智能化校準以及問題根源分析等解決方案。機器視覺領域,除了在微觀層面質量檢測方面的應用,未來還可以訓練機器人感知周圍的環境、避免中斷或者危險。此外,人工智能還可在制造業領域中的自適應制造、自動質量控制、預防性維護、無人駕駛等領域應用。
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