暫無(wú)數(shù)據(jù)
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2021
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09
淺談人工智能如何通過(guò)AI變得靈活,且新技術(shù)的方向
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【概要描述】人工智能(AI)仍然是制造業(yè)在內(nèi)的許多行業(yè)的熱門話題,涵蓋新AI功能和趨勢(shì)的媒體在實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)字化方面起著關(guān)鍵作用。
人工智能(AI)仍然是制造業(yè)在內(nèi)的許多行業(yè)的熱門話題,涵蓋新AI功能和趨勢(shì)的媒體在實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)字化方面起著關(guān)鍵作用。
在許多情況下,人工智能僅存在于理論上,要普及到它還有很長(zhǎng)的路要走。第三方服務(wù)提供商吹捧其基于AI技術(shù),使其看起來(lái)比以前更加神秘,并且費(fèi)用也會(huì)非常昂貴。
利用AI的潛力能否證明其投資合理性?用AI優(yōu)化幾個(gè)參數(shù)真的值得嗎?難道人工智能不只是被用來(lái)追趕潮流嗎?
通過(guò)AI變得靈活
AI不應(yīng)僅用作優(yōu)化長(zhǎng)期自動(dòng)化流程的一種手段。真正的潛力是用這項(xiàng)技術(shù)做一些全新的事情。以前由人或物理機(jī)完成的任務(wù)現(xiàn)在可以由為機(jī)器人提供動(dòng)力的AI控制軟件來(lái)完成。這增加了機(jī)器人的靈活性和可追溯性,并在許多情況下提高了可靠性,并在市場(chǎng)上實(shí)現(xiàn)了更加成功的操作。
正如數(shù)字化歷史所證明的那樣,一開(kāi)始新技術(shù)的專家總是有限的,但是這從未停止過(guò)進(jìn)步。在1980年代PC取得勝利之前,人們?nèi)菀紫嘈琶總€(gè)公司都需要一個(gè)擁有自己的計(jì)算機(jī)科學(xué)家的數(shù)據(jù)中心來(lái)參與第一波數(shù)字化。那不是發(fā)生了什么。取而代之的是,現(xiàn)成的產(chǎn)品具有明確定義的界面,使每個(gè)企業(yè)(無(wú)論規(guī)模大小)都可以利用IT創(chuàng)新。關(guān)鍵是PC:易于理解的靈活計(jì)算技術(shù),如今已廣泛使用。
人工智能將在制造業(yè)中走同樣的道路。制造商無(wú)需支付外部資源來(lái)領(lǐng)導(dǎo)AI項(xiàng)目,而是可以購(gòu)買具有基本AI功能的產(chǎn)品,而無(wú)需外部幫助即可使用它們。這是一些組件供應(yīng)商開(kāi)發(fā)AI產(chǎn)品的基本假設(shè)之一。當(dāng)然,您需要集中精力解決產(chǎn)品的復(fù)雜控制問(wèn)題,但是您不必成為具有計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位的專家。
建立對(duì)新技術(shù)的信任
第二個(gè)障礙是技術(shù)本身,它最初對(duì)許多人來(lái)說(shuō)是難以理解的。在這里,重要的是消除人們普遍擔(dān)心的問(wèn)題,即由AI控制的機(jī)器人會(huì)在晚上突然突然爆發(fā)自己的意志。有人聲稱,人工智能系統(tǒng)如何做出決定是不可預(yù)測(cè)和不可理解的。那不是真的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是乘法和加法的序列。它們是確定性的,其工作原理可以與學(xué)校的數(shù)學(xué)聯(lián)系起來(lái),但是它們確實(shí)有很多參數(shù)。因此,您無(wú)法一目了然地告訴他們他們是如何做出決定的。
也有人呼吁AI使其決策路徑易于理解,最好是遵循if-then-else模式的可理解規(guī)則。如果可能的話,將不需要復(fù)雜的模型,因?yàn)槌R?guī)編程就足夠了。但是,人工智能是對(duì)問(wèn)題的答案,在這些問(wèn)題中,如果易于解釋的其他規(guī)則則不存在任何解決方案。在這些系統(tǒng)中建立信任所需要的是可測(cè)試的,可靠的系統(tǒng),可以通過(guò)使用該系統(tǒng)并了解AI在給定用例中的響應(yīng)方式來(lái)進(jìn)行探索。當(dāng)這項(xiàng)測(cè)試快速而輕松地進(jìn)行時(shí),發(fā)現(xiàn)的結(jié)果以及由AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人將受到信任。
自動(dòng)化手動(dòng)工作站
對(duì)于AI供應(yīng)商而言,啟用快速測(cè)試目前是一項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)。有時(shí)可能需要一些耐心來(lái)訓(xùn)練AI系統(tǒng)以準(zhǔn)備在生產(chǎn)中使用,但這是值得的。一旦掌握了這些技巧,制造商便可以使用基于AI的機(jī)器人控制解決方案來(lái)靈活地實(shí)現(xiàn)手動(dòng)工作站的自動(dòng)化。拾取零件,跟蹤輪廓,插入電纜,組裝產(chǎn)品,都可以通過(guò)機(jī)器人手腕上的單個(gè)小型攝像頭來(lái)實(shí)現(xiàn)。由于所有組件都可以靈活地接受新任務(wù)的培訓(xùn),因此機(jī)械臂和AI軟件可以在生產(chǎn)中的不同位置使用。
例如,在一家汽車供應(yīng)商處,已經(jīng)建立了一種簡(jiǎn)單的自動(dòng)化解決方案,用于對(duì)來(lái)自半有序網(wǎng)格的金屬零件進(jìn)行分類。設(shè)施的照明條件難以預(yù)測(cè),經(jīng)常會(huì)受到陽(yáng)光直射。此外,金屬零件具有高反射性,必須考慮閃銹的發(fā)生。供應(yīng)商與MicropsiIndustries聯(lián)系,因?yàn)槠銩I系統(tǒng)可以處理這些差異-位置,照明條件,顏色和剩余包裝的堵塞物。為此,該技術(shù)必須學(xué)會(huì)找到下一個(gè)零件,而不管一天中的時(shí)間,陽(yáng)光強(qiáng)度,表面狀況和包裝巧合如何。
更難解決的是目前白色家電制造商正在通過(guò)驗(yàn)證階段的測(cè)試應(yīng)用程序。在這里,探頭的定位必須非常精確。AI必須在正在測(cè)試泄漏的銅線上找到焊點(diǎn),并且這些焊點(diǎn)的位置,方向,形狀和材料特性差異很大。
這兩個(gè)應(yīng)用程序是用幾乎相同的硬件實(shí)現(xiàn)的:UniversalRobots的UR5e協(xié)作機(jī)器人,AI系統(tǒng)和手腕相機(jī),以及客戶為應(yīng)用程序量身定制的工具。工廠員工在現(xiàn)場(chǎng)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了培訓(xùn)。
在內(nèi)部建立AI專業(yè)知識(shí)
目前,有許多AI產(chǎn)品正在涌現(xiàn)用于制造業(yè)。它們觸發(fā)了思維方式的改變,并實(shí)現(xiàn)了軟件控制的靈活生產(chǎn)過(guò)程。易于學(xué)習(xí)的產(chǎn)品可以控制由此產(chǎn)生的復(fù)雜性。
因此,您可以通過(guò)AI進(jìn)行一些優(yōu)化,而不僅僅是進(jìn)行一些優(yōu)化。該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)更大的靈活性,獨(dú)立性,彈性和效率。市場(chǎng)必須提供可以探索性學(xué)習(xí)的產(chǎn)品,從而使AI受到信任。如果成功的話,與PC技術(shù)的引入相提并論的自動(dòng)化浪潮將成為可能。
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