西門子衛嶽歌:將AI集成到工業過程中,讓自動化更加自動化
2020年07月11日20:25

原標題:西門子衛嶽歌:將AI集成到工業過程中,讓自動化更加自動化

消費市場的人工智能應用為人們所熟知,被集成到工業生產過程中的人工智能卻鮮少被行業外的大眾所瞭解。其實,正如自動駕駛一樣,嵌入人工智能技術的自主機器也在不斷髮展。

在7月10日舉行的世界人工智能大會雲端峰會“2020智能趨勢峰會”上,西門子(中國)有限公司數字化工業集團副總裁兼工廠自動化事業部總經理衛嶽歌(Joerg Westerholt)介紹了工業智能領域的實踐進展。

10年前,當時的硬件或是計算機幾乎不可能識別出物體,比如分清一輛汽車和一輛摩托車,或是分清一隻狗和一隻貓。但今天的計算機在99%的情況下可以做出正確判斷。在工業生產中,同樣需要類似的基於機器學習的機器視覺功能,來提高生產線的“視力”和數據“翻譯”能力。衛嶽歌介紹了西門子德國安貝格工廠的一段經曆。

“我們遇到的挑戰是:如何提升電路板生產的質量?我們為自己的PLC生產電路板,在質量控制上遇到了瓶頸。”為了更好地控制產品質量,安貝格工廠購買了X光機,每台X光機的價格大約是50萬歐元,“這是一筆巨大的支出。但如果想提升產量,我們需要更多X光機。於是,我們想到,我們已經有了非常多數據,也清楚地知道不同電路板是什麼樣子,什麼是完美的電路板、什麼是質量欠佳的。因此我們安裝了一套視覺檢測系統,在生產線最後,質檢決定非常明確。視覺化系統和攝像系統會通過拍攝檢查電路板,併負責判斷:這塊電路板是完美的,不需要檢查,或者這塊質量存在一般,需要通過X光機複檢。這種技術幫助我們極大地提高了生產力和產量。同時,也省去了購買更多X光機的費用。”

這是人工智能如何提高生產力的案例之一。在為其構築一個專業領域的知識體系之後,人工智能在模塊處理數據並作出快速檢測上已經遠遠領先於人類。就像向計算機提供各類疾病信息後它能夠針對不同病症協助醫生進行診斷一樣,人工智能在工業領域也在完成類似的任務。

“以設備仿真來舉例,當我們擁有很多不同機器的行為數據時,我們可以利用這些數據,集合數字化雙胞胎技術對新設備進行模擬仿真,在真實生產前就可以瞭解這一類型的設備如何運轉,而不用直接生產一台機器。”衛嶽歌表示,機器學習、物體識別、正確抓取和放置物體、知識系統,這些都是人工智能改變工業的可能性所在。“我們為什麼需要人工智能?工廠亟需解決的需求依然是:在速度、質量、效率、靈活性方面獲得提升,而人工智能能幫助工廠擁有更高的生產力。”

作為全球最大的自動化系統供應商之一,西門子提供全集成自動化解決方案以及完整的產品組合,已經推出了運用人工智能技術的首個解決方案,幫助企業實現預測性維護等功能。衛嶽歌介紹稱,更進一步說,西門子的願景是“讓自動化更加自動化”——可以幫助工廠進一步提高生產力、減少工程相關的工作量的自主機器。目前,該公司的人工智能專家團隊正在與工業客戶共同開發工業應用和人工智能軟件,比如在工廠、產品、工藝、生產和人員各方面進行預測性維護、質量控制、參數優化和行為監測等。

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