人工智能技術(shù)正在進(jìn)入制造領(lǐng)域，其核心機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和模式識(shí)別軟件可能成為不久將來工廠改造的關(guān)鍵。
盡管人工智能有望從根本上改變很多行業(yè)，但該技術(shù)非常適合制造業(yè)，深度學(xué)習(xí)Google Brain項(xiàng)目的創(chuàng)始人兼斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)兼職教授Andrew Ng說。
“AI將執(zhí)行制造、質(zhì)量控制、縮短設(shè)計(jì)時(shí)間、減少材料浪費(fèi)、提高生產(chǎn)再利用率，執(zhí)行預(yù)測(cè)性維護(hù)等等，”Ng說。
他說，人工智能這個(gè)術(shù)語今天被用作軟件的一部分，它可以訓(xùn)練自己執(zhí)行某些任務(wù)并隨著時(shí)間的推移逐漸完成這些任務(wù)。
例如，AI是在照片中識(shí)別朋友臉部軟件的后面。這些系統(tǒng)最終會(huì)在面部識(shí)別方面變得更好，因?yàn)槟梢酝ㄟ^繼續(xù)標(biāo)記和識(shí)別各種姿勢(shì)和情況下的朋友來“訓(xùn)練”它們。
Ng說，同樣的AI過程可以用來檢查工廠中的零件。在另一個(gè)AI應(yīng)用程序中，
西門子
的機(jī)器人樣機(jī)自動(dòng)讀取并遵循CAD說明，無需編程即可構(gòu)建零件。
西門子研究人員測(cè)試了他們的機(jī)器人樣機(jī)，它使用人工智能來破譯CAD指令并組裝零件。
Ng于去年年底成立了自己的公司Landing.AI，并進(jìn)入AI領(lǐng)域。該公司的目標(biāo)是幫助制造商將AI融入他們的工作流程中。
對(duì)于視覺檢查，Landing.AI的系統(tǒng)在僅“查看”五個(gè)產(chǎn)品圖像之后識(shí)別出缺陷圖案。 Ng表示，不依賴AI的視覺檢測(cè)系統(tǒng)必須接受大約100萬張圖像的海量數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，以確保它們識(shí)別到所有潛在的不完美之處。
許多工廠的員工仍然自己檢查零件。“今天，單一工廠中的數(shù)千人共同工作，發(fā)現(xiàn)缺陷，這是一項(xiàng)令人難以置信的艱巨任務(wù)，”Ng說，“但我們的深度學(xué)習(xí)算法花費(fèi)了半秒的時(shí)間來檢查零件，并且在許多應(yīng)用中比人類更精確。”
德國(guó)慕尼黑西門子企業(yè)技術(shù)部門的一個(gè)研究小組在將AI帶入制造業(yè)的過程中，于去年12月宣布，他們開發(fā)了一種雙臂機(jī)器人，可以在無需編程的情況下制造產(chǎn)品。
機(jī)器人的胳膊自動(dòng)地一起工作，根據(jù)需要，按照人類使用自己手臂的方式分配任務(wù)。
雖然傳統(tǒng)機(jī)器人無法破譯CAD模型，但西門子機(jī)器人可以解釋各種CAD模型，從而不需要對(duì)其運(yùn)動(dòng)和流程進(jìn)行編程，Kai Wurm說，他與George von Wichert一起負(fù)責(zé)該項(xiàng)目。此二人正在西門子研究自主系統(tǒng)。
Wurm說：“未來，將不再需要耗費(fèi)大量時(shí)間和代碼的昂貴編程給機(jī)器人，為他們提供固定程序來組裝零件。我們只需要指定任務(wù)，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)將這些規(guī)范轉(zhuǎn)化為程序。”
機(jī)器人本身決定每個(gè)手臂應(yīng)該執(zhí)行哪項(xiàng)任務(wù)。為了做到這一點(diǎn)，開發(fā)人員已經(jīng)使樣機(jī)能夠?qū)a(chǎn)品開發(fā)軟件的信息提升到語義層面。
Wurm說：“產(chǎn)品零件和過程信息在語義上轉(zhuǎn)換成本體論和知識(shí)圖。 這使得隱含的信息是明確的。到現(xiàn)在為止，當(dāng)人們被告知將零件X抓到軌道Y上時(shí)，人們從經(jīng)驗(yàn)中簡(jiǎn)單地知道的事情必須以代碼的形式教給機(jī)器人。但是，我們的樣機(jī)本身會(huì)分析這個(gè)問題并找到相應(yīng)的解決方案。”
機(jī)器人可以制造單個(gè)零件或樣機(jī)，這是制造業(yè)中稱為“批量型”的過程。該術(shù)語是指制造或組裝各種產(chǎn)品，每種產(chǎn)品都包含不同的組件和設(shè)置。
機(jī)器人還可以糾正錯(cuò)誤。如果一個(gè)零件滑動(dòng)，其中一只手臂會(huì)在相機(jī)視野內(nèi)找到該零件。然后手臂將拾取組件并調(diào)整其后續(xù)動(dòng)作，以便它仍能正確安裝。 Wurm說，例如，如果該位置對(duì)零件的位置更好，它可能會(huì)將零件轉(zhuǎn)移到另一只手臂。
西門子公司首席技術(shù)官Roland Busch表示，西門子也在使用AI來預(yù)測(cè)工廠設(shè)備何時(shí)需要維護(hù)。
Busch說，該公司在包括傳感器和用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ沤涌诘呐f電機(jī)和變速器上安裝“智能盒”。
“通過分析數(shù)據(jù)，我們的人工智能系統(tǒng)可以得出關(guān)于機(jī)器狀況的結(jié)論，并檢測(cè)出不符常規(guī)性，從而使預(yù)測(cè)性維護(hù)成為可能，”他說。
Ng表示，像西門子機(jī)器人和他自己的視覺檢測(cè)技術(shù)這樣的變化意味著制造過程在不久的將來可能并不相同。他比較了人工智能和100多年前電力改變工業(yè)的方式。
“電力改變了每一項(xiàng)業(yè)務(wù)。它改變了與電報(bào)的通信，并通過電動(dòng)機(jī)進(jìn)行通信，“Ng在斯坦福大學(xué)的一次談話中表示，“現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)和人工智能已經(jīng)發(fā)展到可以改變每個(gè)行業(yè)的地步。”
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