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營(yíng)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)的應用日益增多。人工智能能夠不斷學(xué)習和處理信息，從而幫助分析數據，并解決問(wèn)題。
人工智能所具有的這些能力，為制造商和其他用戶(hù)提高運營(yíng)效率和生產(chǎn)力提供了可能。
《Power & Motion》雜志（Power & Motion）采訪(fǎng)了全球技術(shù)、供應鏈和制造解決方案提供商偉創(chuàng )力公司智能制造工程團隊副總裁Murad Kurwa，探討了人工智能在制造業(yè)中的優(yōu)勢，以及偉創(chuàng )力對人工智能領(lǐng)域的趨勢洞察。
*編者注：為清晰起見(jiàn)，問(wèn)題和回答均為編輯過(guò)的版本。
《Power & Motion》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“《P&M》”）： 您如何看待人工智能（AI）在制造業(yè)中的應用？
Murad Kurwa（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“MK”）：人工智能（AI）可以惠及一些制造流程。在決定如何在工廠(chǎng)車(chē)間部署AI技術(shù)時(shí)，重要的是從最終目標出發(fā)，然后利用技術(shù)來(lái)幫助實(shí)現這一目標，例如工廠(chǎng)生產(chǎn)線(xiàn)優(yōu)化、預測性維護、異常檢測、庫存管理和瓶頸預防等等。
根據最終目標，可以通過(guò)收集和整理數據、選擇要使用的 AI 模型類(lèi)型、訓練模型、確定模型的性能是否足以實(shí)現最終目標來(lái)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行，并能根據我們所需的制造速度進(jìn)行擴展。隨著(zhù)時(shí)間的推移，通過(guò)不斷學(xué)習和改進(jìn)，這些程序可以幫助我們顯著(zhù)提高工作質(zhì)量和效率，并有助于我們做出更明智的、由數據驅動(dòng)的決策。
《P&M》：在生產(chǎn)運營(yíng)中，使用人工智能會(huì )帶來(lái)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。
在預測性維護方面，人工智能解決方案可以幫助收集、分析和檢測車(chē)間機器問(wèn)題，防患于未然。借助聯(lián)網(wǎng)機器所提供的大量上游數據，人工智能模型就能在不良事件發(fā)生之前做出預測，從而使制造商能夠阻止潛在故障的發(fā)生，避免停機。
在異常檢測方面，制造商可以通過(guò)檢測產(chǎn)品缺陷和異常來(lái)訓練用于質(zhì)量控制的人工智能模型，減少人工檢測的需要，并提高產(chǎn)品的統一性和質(zhì)量。異常檢測還可應用于流程層面：人工智能模型可利用來(lái)自制造執行系統（MES）、機器和操作員的大量數據，來(lái)檢測整個(gè)流程的異常情況，從而避免任何可能的停機。
除了運營(yíng)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(yǔ)言模型可以查看合同、審核“紅線(xiàn)”、總結并檢測重點(diǎn)內容，從而大大縮短合同的整體處理時(shí)間。
總的來(lái)說(shuō)，使用人工智能可以幫助企業(yè)各級人員實(shí)時(shí)做出數據驅動(dòng)的明智決策，從而節省大量成本，并提高效率。
同時(shí)，人工智能也可以幫助檢測生產(chǎn)過(guò)程中的異常情況，在確保質(zhì)量的同時(shí)減少人工檢測的需要。
《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(chǎng)中，我們部署了人工智能來(lái)改進(jìn)質(zhì)量檢驗流程。傳統上來(lái)看，這是一項由操作員完成的任務(wù)。
我舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明AI技術(shù)是如何發(fā)揮作用的：在某條特定的生產(chǎn)線(xiàn)上，我們有兩個(gè)幾乎完全相同的電容器。兩個(gè)元件之間唯一的區別就是閥門(mén)。這個(gè)細微的區別人眼很難辨別異常，而一旦使用了錯誤的電容器，產(chǎn)品將無(wú)法正常工作。
通過(guò)使用視覺(jué)數據和人工智能模型，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)解決任何出現的問(wèn)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(xiàn)進(jìn)行下一步之前就發(fā)現關(guān)鍵問(wèn)題，從而減少廢品出現的概率。
《P&M》：所以，偉創(chuàng )力是如何與人工智能合作，并幫助客戶(hù)利用人工智能技術(shù)的？
MK: 在偉創(chuàng )力，我們正在應用人工智能來(lái)消除印刷電路板組裝（PCBA）測試流程中的瓶頸，這項工作以往通常需要耗費大量的人力和時(shí)間。
在一個(gè)實(shí)例中，我們客戶(hù)的生產(chǎn)線(xiàn)末端 PCBA 功能測試包括四個(gè)階段，其中一個(gè)階段需要持續 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)步驟中檢測到故障或異常，設備就需要回到原點(diǎn)來(lái)解決故障，然后重新啟動(dòng)整個(gè)測試流程。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)測試步驟的歷史數據，并采用AI/ML（機器學(xué)習）分類(lèi)模型，以最高效、最可靠的方式制定了重新排列優(yōu)先級順序的全新計劃。這樣做，得以將整體測試時(shí)間縮減30%，在出現故障時(shí)也能將測試時(shí)間縮減50%。
通過(guò)提供這些見(jiàn)解和優(yōu)化，我們加深了與客戶(hù)的合作關(guān)系，而客戶(hù)則將把產(chǎn)品和測試設計優(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)結合，有助于創(chuàng )建更具生產(chǎn)力、效率更高的智能工廠(chǎng)。
《P&M》：您如何預測未來(lái)幾年AI的應用及其能力的發(fā)展趨勢？
MK：機器互聯(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(chǎng)，并在各個(gè)層面上改變運營(yíng)現狀�；谌斯ぶ悄艿南到y將不斷學(xué)習，從而變得更加智能，并識別出更多的模式，隨著(zhù)時(shí)間的推移使制造過(guò)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 "閉環(huán)自主控制"。這基本上相當于將AI與其他工業(yè) 4.0 技術(shù)相結合，以實(shí)現自我修正的自主系統，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(xiàn)上，所有裝配工作均由機器人單元來(lái)完成，這些單元與數據湖相連，實(shí)時(shí)發(fā)送過(guò)程數據。而異常檢測人工智能模型會(huì )使用這些數據，檢測流程中的異常情況，并確定導致異常的參數。然后，反饋控制回路會(huì )利用這一推斷來(lái)自動(dòng)糾正流程中的參數（例如，更改機器人單元中的參數）。
這種利用人工智能的先進(jìn)自我檢測和糾正系統使 "檢測點(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(lái)，這可以通過(guò)最先進(jìn)的工業(yè) 4.0 技術(shù)和人工智能來(lái)實(shí)現。
此外，我們還將看到人工智能模型在供應鏈優(yōu)化和管理等制造業(yè)非運營(yíng)領(lǐng)域的廣泛應用。 |
