4月14日，西門子正在與微軟合作，使用生成式人工智能工具來(lái)改進(jìn)其工業(yè)工作流程中。
微軟的生成人工智能工具庫(kù)包括人工智能代碼生成，將用來(lái)加速和簡(jiǎn)化西門子的設(shè)計(jì)、工程、制造和運(yùn)營(yíng)流程。兩家公司計(jì)劃使用人工智能來(lái)加強(qiáng)西門子團(tuán)隊(duì)之間的溝通，加快代碼編寫速度，以幫助工程師更快地完成工作。這有望提高西門子員工的效率和生產(chǎn)力。
一款適用于 Microsoft Teams 的全新 Teamcenter 應(yīng)用程序?qū)⒂诮衲晖硇r(shí)候亮相，服務(wù)工程師將使用該應(yīng)用程序使用自然語(yǔ)音記錄和報(bào)告產(chǎn)品設(shè)計(jì)或質(zhì)量問(wèn)題。該應(yīng)用程序可以解析非正式演講以自動(dòng)創(chuàng)建總結(jié)報(bào)告，然后將其發(fā)送給適當(dāng)?shù)膱F(tuán)隊(duì)成員。員工可以用他們喜歡的語(yǔ)言記錄他們的觀察結(jié)果，然后使用 Microsoft Azure AI 將其翻譯成公司的語(yǔ)言。
西門子和微軟還在合作開(kāi)發(fā)可編程邏輯控制器 （PLC） 的代碼生成工具，可編程邏輯控制器是控制全球工廠大多數(shù)機(jī)器的工業(yè)計(jì)算機(jī)。ChatGPT 將用于通過(guò)自然語(yǔ)言輸入生成 PLC 代碼，公司認(rèn)為這將有助于維護(hù)團(tuán)隊(duì)更快地識(shí)別錯(cuò)誤。
兩家公司還在研發(fā)能夠更好地發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)缺陷的系統(tǒng)。通過(guò)結(jié)合微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)和西門子的Industrial Edge，相機(jī)和視頻捕獲的圖像可以由ML系統(tǒng)分析，并用于在車間構(gòu)建和監(jiān)控AI視覺(jué)模型。
人工智能算法在制造業(yè)中的應(yīng)用，不僅可以提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，還可以改善產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全。西門子和微軟的合作進(jìn)一步推動(dòng)了AI在制造業(yè)的加速落地和應(yīng)用。
PART1
生產(chǎn)過(guò)程控制
在制造業(yè)中，精細(xì)化的生產(chǎn)過(guò)程控制是至關(guān)重要的。人工智能算法可以對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，幫助廠商避免生產(chǎn)過(guò)程中的錯(cuò)誤和缺陷。
例如，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)珍珠奶茶的制作過(guò)程進(jìn)行建模，可以實(shí)時(shí)檢測(cè)每一個(gè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量，預(yù)測(cè)下一個(gè)倒入步驟的時(shí)間和量，并根據(jù)不同的補(bǔ)償機(jī)制調(diào)整控制參數(shù)，從而獲得更加穩(wěn)定和高質(zhì)量的珍珠奶茶。
PART2
質(zhì)量控制
在制造業(yè)中，質(zhì)量是一切的核心。人工智能算法可以通過(guò)模擬與異常檢測(cè)的技術(shù)，對(duì)制造過(guò)程中的每個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的質(zhì)量問(wèn)題。例如，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)，可以對(duì)制造過(guò)程中的每一件產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)于存在問(wèn)題的產(chǎn)品，可以及時(shí)進(jìn)行后續(xù)處理，從而降低不合格品的數(shù)量和生產(chǎn)成本。設(shè)備維護(hù)和監(jiān)測(cè)
設(shè)備維護(hù)和監(jiān)測(cè)也是制造業(yè)中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。人工智能算法可以通過(guò)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，對(duì)設(shè)備的正常運(yùn)行情況進(jìn)行預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè)，從而降低設(shè)備故障的可能性。例如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的壓力傳感器監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可以對(duì)設(shè)備的壓力情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。同時(shí)該系統(tǒng)還可以對(duì)不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較，從而預(yù)測(cè)可能存在的故障，為工廠提供針對(duì)性的維護(hù)和保養(yǎng)方案。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人化生產(chǎn)也將成為制造業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)之一。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以使制造流程自動(dòng)化，工廠生產(chǎn)效率得到極大提高。例如，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人化車間系統(tǒng)，可以對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行自動(dòng)化控制，包括協(xié)調(diào)機(jī)器人、自動(dòng)調(diào)度等多個(gè)環(huán)節(jié)。這種工廠可以實(shí)現(xiàn)一體化生產(chǎn)，提高效率，并且降低生產(chǎn)成本。總之，人工智能算法在制造業(yè)中的應(yīng)用是非常廣泛的。無(wú)論是在生產(chǎn)過(guò)程控制、質(zhì)量監(jiān)測(cè)、設(shè)備維護(hù)監(jiān)測(cè)還是在無(wú)人化生產(chǎn)等方面都發(fā)揮了重要作用。未來(lái)，人工智能技術(shù)將成為制造業(yè)的重要推動(dòng)力量。
