为什么传统制造业需要人工智能？

时间：2018-10-18

    随着计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。消费者对个性化和产品品质升级的需求也不断发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。
    如何利用人工智能技术代替人脑，甚至使其追赶人脑来实现制造业效率的提升？
    在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为制造业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。
    本文主要介绍人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。
人工智能在工厂运维的应用：
    比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么。并且，还能根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。
人工智能在预测性维护的应用：
    如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在较近的一次维护时更换刀具。
产线设备参数优化
    生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源较优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。
    现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。
为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？
    主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能较重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，**次都犯错误。但是人工智能*二次、*三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。正如百度前人工智能***吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。
    西安获德化纤丝饼外观检测系统将人工智能技术引入化纤检测行业，利用人工智能深度学习技术基于大量缺陷数据样本，*习缺陷多维特征，从而准确的对各种缺陷进行分类。
    仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。
    通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。
    通过多智能体算法 蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。

词条
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