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功能和趨勢的媒體在實現(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)，使其看起來比以前更加神秘，并且費用也會非常昂貴。
利用AI的潛力能否證明其投資合理性？用AI優(yōu)化幾個參數(shù)真的值得嗎？難道人工智能不只是被用來追趕潮流嗎？
通過AI變得靈活
AI不應(yīng)僅用作優(yōu)化長期自動化流程的一種手段。真正的潛力是用這項技術(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)器人提供動力的AI控制軟件來完成。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，并在市場上實現(xiàn)了更加成功的操作。
正如數(shù)字化歷史所證明的那樣，一開始新技術(shù)的專家總是有限的，但是這從未停止過進(jìn)步。在1980年代PC取得勝利之前，人們?nèi)菀紫嘈琶總€公司都需要一個擁有自己的計算機(jī)科學(xué)家的數(shù)據(jù)中心來參與第一波數(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，使每個企業(yè)（無論規(guī)模大?。┒伎梢岳肐T創(chuàng)新。關(guān)鍵是PC：易于理解的靈活計算技術(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。制造商無需支付外部資源來領(lǐng)導(dǎo)AI項目，而是可以購買具有基本AI功能的產(chǎn)品，而無需外部幫助即可使用它們。這是一些組件供應(yīng)商開發(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)雜控制問題，但是您不必成為具有計算機(jī)科學(xué)學(xué)位的專家。
建立對新技術(shù)的信任
第二個障礙是技術(shù)本身，它最初對許多人來說是難以理解的。在這里，重要的是消除人們普遍擔(dān)心的問題，即由AI控制的機(jī)器人會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，但是它們確實有很多參數(shù)。因此，您無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，因為常規(guī)編程就足夠了。但是，人工智能是對問題的答案，在這些問題中，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試的，可靠的系統(tǒng)，可以通過使用該系統(tǒng)并了解AI在給定用例中的響應(yīng)方式來進(jìn)行探索。當(dāng)這項測試快速而輕松地進(jìn)行時，發(fā)現(xiàn)的結(jié)果以及由AI驅(qū)動的機(jī)器人將受到信任。
自動化手動工作站
對于AI供應(yīng)商而言，啟用快速測試目前是一項技術(shù)挑戰(zhàn)。有時可能需要一些耐心來訓(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靈活地實現(xiàn)手動工作站的自動化。拾取零件，跟蹤輪廓，插入電纜，組裝產(chǎn)品，都可以通過機(jī)器人手腕上的單個小型攝像頭來實現(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)建立了一種簡單的自動化解決方案，用于對來自半有序網(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，經(jīng)常會受到陽光直射。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，因為其AI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)會找到下一個零件，而不管一天中的時間，陽光強(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驗證階段的測試應(yīng)用程序。在這里，探頭的定位必須非常精確。AI必須在正在測試泄漏的銅線上找到焊點，并且這些焊點的位置，方向，形狀和材料特性差異很大。
這兩個應(yīng)用程序是用幾乎相同的硬件實現(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)場對系統(tǒng)進(jìn)行了培訓(xùn)。
在內(nèi)部建立AI專業(yè)知識
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，并實現(xiàn)了軟件控制的靈活生產(chǎn)過程。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)可實現(xiàn)更大的靈活性，獨立性，彈性和效率。市場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化浪潮將成為可能。