作者：《Power & Motion》雜志技術(shù)編輯Sara Jensen

人工智能有助于提高制造運(yùn)營的效率、質(zhì)量和生產(chǎn)力。

人工智能(AI)在制造業(yè)和其他一系列行業(yè)的應(yīng)用日益增多。人工智能能夠不斷學(xué)習(xí)和處理信息，從而幫助分析數(shù)據(jù)，并解決問題。

人工智能所具有的這些能力，為制造商和其他用戶提高運(yùn)營效率和生產(chǎn)力提供了可能。

《Power & Motion》雜志(Power & Motion)采訪了全球技術(shù)、供應(yīng)鏈和制造解決方案提供商偉創(chuàng)力公司智能制造工程團(tuán)隊(duì)副總裁Murad Kurwa，探討了人工智能在制造業(yè)中的優(yōu)勢(shì)，以及偉創(chuàng)力對(duì)人工智能領(lǐng)域的趨勢(shì)洞察。

*編者注：為清晰起見，問題和回答均為編輯過的版本。

《Power & Motion》(以下簡(jiǎn)稱“《P&M》”)： 您如何看待人工智能(AI)在制造業(yè)中的應(yīng)用?

Murad Kurwa(以下簡(jiǎn)稱“MK”)：人工智能(AI)可以惠及一些制造流程。在決定如何在工廠車間部署AI技術(shù)時(shí)，重要的是從最終目標(biāo)出發(fā)，然后利用技術(shù)來幫助實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，例如工廠生產(chǎn)線優(yōu)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)、異常檢測(cè)、庫存管理和瓶頸預(yù)防等等。

根據(jù)最終目標(biāo)，可以通過收集和整理數(shù)據(jù)、選擇要使用的 AI 模型類型、訓(xùn)練模型、確定模型的性能是否足以實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)來創(chuàng)建 AI 模型生命周期，最后將其部署到生產(chǎn)中。

此外，要從人工智能中獲取價(jià)值，還須確保模型能夠正常運(yùn)行，并能根據(jù)我們所需的制造速度進(jìn)行擴(kuò)展。隨著時(shí)間的推移，通過不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，這些程序可以幫助我們顯著提高工作質(zhì)量和效率，并有助于我們做出更明智的、由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

《P&M》：在生產(chǎn)運(yùn)營中，使用人工智能會(huì)帶來什么收益?

MK:人工智能有助于提高效率、提升質(zhì)量和生產(chǎn)力，以我前面列舉的一些使用案例為例。

在預(yù)測(cè)性維護(hù)方面，人工智能解決方案可以幫助收集、分析和檢測(cè)車間機(jī)器問題，防患于未然。借助聯(lián)網(wǎng)機(jī)器所提供的大量上游數(shù)據(jù)，人工智能模型就能在不良事件發(fā)生之前做出預(yù)測(cè)，從而使制造商能夠阻止?jié)撛诠收系陌l(fā)生，避免停機(jī)。

在異常檢測(cè)方面，制造商可以通過檢測(cè)產(chǎn)品缺陷和異常來訓(xùn)練用于質(zhì)量控制的人工智能模型，減少人工檢測(cè)的需要，并提高產(chǎn)品的統(tǒng)一性和質(zhì)量。異常檢測(cè)還可應(yīng)用于流程層面：人工智能模型可利用來自制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、機(jī)器和操作員的大量數(shù)據(jù)，來檢測(cè)整個(gè)流程的異常情況，從而避免任何可能的停機(jī)。

除了運(yùn)營之外，人工智能在制造業(yè)的另一個(gè)有效用途則是審閱合同。人工智能語言模型可以查看合同、審核“紅線”、總結(jié)并檢測(cè)重點(diǎn)內(nèi)容，從而大大縮短合同的整體處理時(shí)間。

總的來說，使用人工智能可以幫助企業(yè)各級(jí)人員實(shí)時(shí)做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的明智決策，從而節(jié)省大量成本，并提高效率。

同時(shí)，人工智能也可以幫助檢測(cè)生產(chǎn)過程中的異常情況，在確保質(zhì)量的同時(shí)減少人工檢測(cè)的需要。

《P&M》：您能否舉個(gè)例子，分享一下您是如何看待人工智能有效部署的?

MK：在偉創(chuàng)力的部分工廠中，我們部署了人工智能來改進(jìn)質(zhì)量檢驗(yàn)流程。傳統(tǒng)上來看，這是一項(xiàng)由操作員完成的任務(wù)。

我舉個(gè)例子來說明AI技術(shù)是如何發(fā)揮作用的：在某條特定的生產(chǎn)線上，我們有兩個(gè)幾乎完全相同的電容器。兩個(gè)元件之間唯一的區(qū)別就是閥門。這個(gè)細(xì)微的區(qū)別人眼很難辨別異常，而一旦使用了錯(cuò)誤的電容器，產(chǎn)品將無法正常工作。

通過使用視覺數(shù)據(jù)和人工智能模型，我們的先進(jìn)制造技術(shù)可以查看操作員是否將組件放在了正確的位置上，并提供反饋以實(shí)時(shí)解決任何出現(xiàn)的問題。這不僅提高了性能和產(chǎn)量，還使我們能夠在部件被送到生產(chǎn)線進(jìn)行下一步之前就發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵問題，從而減少廢品出現(xiàn)的概率。

《P&M》：所以，偉創(chuàng)力是如何與人工智能合作，并幫助客戶利用人工智能技術(shù)的?

MK:在偉創(chuàng)力，我們正在應(yīng)用人工智能來消除印刷電路板組裝(PCBA)測(cè)試流程中的瓶頸，這項(xiàng)工作以往通常需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間。

在一個(gè)實(shí)例中，我們客戶的生產(chǎn)線末端 PCBA 功能測(cè)試包括四個(gè)階段，其中一個(gè)階段需要持續(xù) 2 個(gè)多小時(shí)，包括 50 多個(gè)步驟才能完成。如果這個(gè)流程中的任何一個(gè)步驟中檢測(cè)到故障或異常，設(shè)備就需要回到原點(diǎn)來解決故障，然后重新啟動(dòng)整個(gè)測(cè)試流程。這極大地影響了產(chǎn)量，增加了交貨時(shí)間，特別是流程后期發(fā)生故障時(shí)。

此時(shí)，我們分析了每個(gè)測(cè)試步驟的歷史數(shù)據(jù)，并采用AI/ML(機(jī)器學(xué)習(xí))分類模型，以最高效、最可靠的方式制定了重新排列優(yōu)先級(jí)順序的全新計(jì)劃。這樣做，得以將整體測(cè)試時(shí)間縮減30%，在出現(xiàn)故障時(shí)也能將測(cè)試時(shí)間縮減50%。

通過提供這些見解和優(yōu)化，我們加深了與客戶的合作關(guān)系，而客戶則將把產(chǎn)品和測(cè)試設(shè)計(jì)優(yōu)化整合到其下一代產(chǎn)品中。

將人工智能與其他工業(yè) 4.0 技術(shù)結(jié)合，有助于創(chuàng)建更具生產(chǎn)力、效率更高的智能工廠。

《P&M》：您如何預(yù)測(cè)未來幾年AI的應(yīng)用及其能力的發(fā)展趨勢(shì)?

MK：機(jī)器互聯(lián)、人工智能和其他工業(yè) 4.0 技術(shù)有能力創(chuàng)建智能工廠，并在各個(gè)層面上改變運(yùn)營現(xiàn)狀。基于人工智能的系統(tǒng)將不斷學(xué)習(xí)，從而變得更加智能，并識(shí)別出更多的模式，隨著時(shí)間的推移使制造過程變得更加高效。

人工智能在制造業(yè)中的必殺技是實(shí)現(xiàn) "閉環(huán)自主控制"。這基本上相當(dāng)于將AI與其他工業(yè) 4.0 技術(shù)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)自我修正的自主系統(tǒng)，從而最大限度地提高產(chǎn)量和質(zhì)量方面的制造性能。

例如，在一條自動(dòng)化 PCBA 生產(chǎn)線上，所有裝配工作均由機(jī)器人單元來完成，這些單元與數(shù)據(jù)湖相連，實(shí)時(shí)發(fā)送過程數(shù)據(jù)。而異常檢測(cè)人工智能模型會(huì)使用這些數(shù)據(jù)，檢測(cè)流程中的異常情況，并確定導(dǎo)致異常的參數(shù)。然后，反饋控制回路會(huì)利用這一推斷來自動(dòng)糾正流程中的參數(shù)(例如，更改機(jī)器人單元中的參數(shù))。

這種利用人工智能的先進(jìn)自我檢測(cè)和糾正系統(tǒng)使 "檢測(cè)點(diǎn) "更接近 "原點(diǎn)"，并且不會(huì)讓缺陷影響整個(gè)流程。展望未來，這可以通過最先進(jìn)的工業(yè) 4.0 技術(shù)和人工智能來實(shí)現(xiàn)。

此外，我們還將看到人工智能模型在供應(yīng)鏈優(yōu)化和管理等制造業(yè)非運(yùn)營領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

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