提高機(jī)器性能的核心工作是收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)為開(kāi)發(fā)先進(jìn)的數(shù)字自動(dòng)化提供了基礎(chǔ)。人工智能在提高機(jī)器性能方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

如何使用人工智能來(lái)提高自動(dòng)化程度？

工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一切都始于機(jī)器數(shù)據(jù)收集。有了數(shù)據(jù)，我們就應(yīng)該有基礎(chǔ)開(kāi)始考慮降低成本/時(shí)間并提高質(zhì)量。然而，分析歷史或?qū)崟r(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)可能需要大量時(shí)間和寶貴的人力資源。這就是人工智能(AI)可以幫助改進(jìn)自動(dòng)化系統(tǒng)的地方。

人工智能可以使用收集到的機(jī)器/生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析并運(yùn)行多項(xiàng)測(cè)試，目的是識(shí)別以下內(nèi)容：

從機(jī)器制造商（OEM）的角度來(lái)看：機(jī)器的薄弱環(huán)節(jié)甚至設(shè)計(jì)改進(jìn)，以提高系統(tǒng)速度和準(zhǔn)確性，從而全面提高效率和質(zhì)量。

從終端用戶(hù)的角度來(lái)看：安全風(fēng)險(xiǎn)、瓶頸以及預(yù)測(cè)機(jī)器或生產(chǎn)線中組件何時(shí)出現(xiàn)故障的能力（預(yù)測(cè)性維護(hù)）。

哪些流程可以通過(guò)人工智能來(lái)增強(qiáng)？

機(jī)器制造商可以將這些機(jī)器/生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入數(shù)字模型（數(shù)字孿生），然后可以應(yīng)用人工智能進(jìn)行多次模擬，以了解自動(dòng)化系統(tǒng)在不同時(shí)間和不同條件下的表現(xiàn)。人工智能的目標(biāo)是識(shí)別導(dǎo)致故障的薄弱環(huán)節(jié)，并提供增強(qiáng)機(jī)器設(shè)計(jì)和性能的選項(xiàng)，所有這些都可以在更短的時(shí)間內(nèi)完成，因?yàn)橛?jì)算機(jī)CPU處理數(shù)據(jù)的速度比人類(lèi)快得多。

對(duì)于終端用戶(hù)來(lái)說(shuō)，想法是相似的，但他們將把人工智能應(yīng)用于生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并尋求改善安全條件、檢測(cè)瓶頸和進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。總體目標(biāo)是減少時(shí)間和成本，提高質(zhì)量和安全性。

如果我們談?wù)撝悄芄S、數(shù)字化或工業(yè)4.0，那么我們至少必須考慮機(jī)器和生產(chǎn)數(shù)據(jù)收集。借助歷史數(shù)據(jù)（至少6到12個(gè)月）和實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI可以確定組件或系統(tǒng)何時(shí)未以100%的效率運(yùn)行。首先，我們需要教會(huì)AI最佳條件、異常和缺陷是什么樣子。然后，AI可以使用可用數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)系統(tǒng)或組件何時(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)榉亲罴研袨椋ǖ陀?00%）。然后，AI可以分析數(shù)據(jù)以指示未來(lái)的組件故障和制造過(guò)程中，超出任何系統(tǒng)（有效載荷、速度等）極限的變化，這可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器早期故障。

制造商如何利用當(dāng)前的應(yīng)用來(lái)避免中斷？

通過(guò)數(shù)字孿生、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)，制造商可以利用這些數(shù)字工具來(lái)提高效率并最大限度地減少中斷：

數(shù)字孿生是物理對(duì)象（即組件或完整的生產(chǎn)線）的數(shù)字表示。數(shù)字孿生可以幫助模擬現(xiàn)實(shí)生活中的電氣和機(jī)械模塊的物理行為。例如，終端用戶(hù)可以利用數(shù)字孿生來(lái)測(cè)試（離線）新的或現(xiàn)有的生產(chǎn)程序，以了解在將它們加載到生產(chǎn)線之前的行為。通過(guò)離線完成所有工作，用戶(hù)可以避免系統(tǒng)故障（由于未經(jīng)測(cè)試的代碼），節(jié)省能源，節(jié)省材料浪費(fèi)，并避免為了測(cè)試目的而關(guān)閉生產(chǎn)線。

條件監(jiān)測(cè)是我們用來(lái)確保系統(tǒng)正常運(yùn)行的方法。使用不同的傳感器和測(cè)量系統(tǒng)，我們可以使用條件監(jiān)測(cè)來(lái)檢查系統(tǒng)的健康狀況。如果我們應(yīng)用算法公式或人工智能，我們可以預(yù)測(cè)某個(gè)部件或系統(tǒng)需要維護(hù)的確切時(shí)間。目標(biāo)是監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的整體健康狀況并避免非計(jì)劃生產(chǎn)停工。關(guān)鍵是要積極主動(dòng)，而不是被動(dòng)應(yīng)對(duì)。

哪些智能功能可以提高自動(dòng)化水平？

借助自動(dòng)化技術(shù)的最新進(jìn)展（即控制和驅(qū)動(dòng)、人工智能、傳感器、視覺(jué)、通信、安全等），我們能夠設(shè)計(jì)和制造更加開(kāi)放、靈活和可擴(kuò)展的系統(tǒng)，幫助我們改進(jìn)自動(dòng)化解決方案或?yàn)槲磥?lái)的智能工廠提供完整的自動(dòng)化。

可以提高自動(dòng)化的一些功能包括：

工業(yè)通信(5G)：由于需要在車(chē)間內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和連接以進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，5G將成為“未來(lái)工廠”的重要組成部分。該無(wú)線網(wǎng)絡(luò)旨在實(shí)現(xiàn)高數(shù)據(jù)速度、低延遲、安全和高網(wǎng)絡(luò)容量。

LiDAR技術(shù)：LiDAR傳感器是應(yīng)用測(cè)繪和定位的重要組成部分。對(duì)于工業(yè)制造，我們看到該技術(shù)在自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR)中的應(yīng)用。對(duì)于這些自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，安全地檢測(cè)生產(chǎn)車(chē)間周?chē)囊苿?dòng)物體和人員非常重要。

高速智能輸送：速度和動(dòng)態(tài)是現(xiàn)代工廠的驅(qū)動(dòng)力。目標(biāo)是通過(guò)優(yōu)化物料流來(lái)確保較短的生產(chǎn)時(shí)間。線性運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)是關(guān)鍵。這些高速智能輸送系統(tǒng)為制造業(yè)帶來(lái)了靈活性和高速性。