《中國制造2025》:AI工廠何時才能實現(xiàn)?
2017-08-15 來源:國際自動化網(wǎng) 評論:0在科技領(lǐng)域以外,AI技術(shù)則仍大多數(shù)是實驗性質(zhì),只有少數(shù)例外──特別是汽車領(lǐng)域──很少有工廠已經(jīng)開始采用,已經(jīng)實施的AI技術(shù)都是小范圍應(yīng)用,主要在例如庫存管理、檢驗等領(lǐng)域。
市場研究機構(gòu)Lux Research研究員Dayton Horvath表示:“AI能支持像是有限元素分析等應(yīng)用于建立仿真模型的運作,此外也能處理更困難的問題──例如有更大自由度或是不完整數(shù)據(jù)集的情況;”舉例來說,拓樸優(yōu)化(topologyoptimization)能借助AI打造更輕量化,但擁有相同或更高強度的零件,并能建立更具效率的熱交換器模型。
在工廠AI應(yīng)用經(jīng)常被提到的一種系統(tǒng)就是機器人,美國業(yè)者UniversalLogic的AI機器人技術(shù)Neocortex,源自于由美國太空總署(NASA)贊助的太空站機器人Robonaut研發(fā)項目,該技術(shù)能讓自動化系統(tǒng)處理變形物體(deformableobjects)、高項目變動性(highitemvariability)與零件更換,而且不需要固定設(shè)施。
UniversalLogic/UniversalRobotics副總裁HobWubbena表示,Neocortex是該公司的SpatialVision3D軟件平臺之AI機器學習模塊,該平臺能與各種致動機器共同運作,不只是機器人;該平臺能感知運用于搬運、抓取等任務(wù)的機器人周圍環(huán)境,讓機器人能實時、高速地與環(huán)境互動與做出反應(yīng)。賦予機器人的能力包括能恰當識別并回應(yīng)混合各種形狀與紋理的物體,例如瓶罐、袋子與箱子,可靠度可達99%。
對協(xié)作型機器人來說,“人在回路”(human-in-the-loop)的強化訓練則是讓機器人借助機器學習變得更聰明的關(guān)鍵;PlusOneRobotics創(chuàng)辦人暨執(zhí)行官ErikNieves表示:“強化學習將會為工廠生產(chǎn)線以及配送中心(distributioncenter)都帶來沖擊;以后每座大型工廠之下就是配送中心,就算是經(jīng)營工廠的人都沒想過這一點。隨著工廠采用AI技術(shù),這些都會陸續(xù)進展。”
AI與工業(yè)機器人設(shè)備的結(jié)合實例
最近產(chǎn)業(yè)界也有兩樁專為工業(yè)(包括制造業(yè))制程用機器人開發(fā)AI技術(shù)的合作案,其一是能協(xié)助人類作業(yè)員改善質(zhì)量控制、提升速度與良率、減少停工時間(downtime)的“感知工業(yè)機械”(cognitiveindustrialmachines),這是結(jié)合了ABBAbility的云端到邊緣裝置跨產(chǎn)業(yè)數(shù)字解決方案,以及IBM的Watson物聯(lián)網(wǎng)平臺。
上述已經(jīng)商業(yè)化的系統(tǒng)名為CognitiveVisionInspectionSystem,結(jié)合Watson超級計算機的AI以及透過ABB系統(tǒng)截取的生產(chǎn)線實時影像,能發(fā)現(xiàn)缺陷并將相關(guān)數(shù)據(jù)送往云端以制造業(yè)專用的WatsonIoT平臺進行分析;IBMWatsonIoT部門副總裁BretGreenstein表示,Watson是在云端執(zhí)行,其子集(subset)則能在服務(wù)器上執(zhí)行:“我們能在邊緣裝置、網(wǎng)關(guān)上執(zhí)行,通常是采用Linux或嵌入式操作系統(tǒng)的x86系統(tǒng);在這方面我們正在與Cisco等廠商合作。”
除了支持機器視覺檢測,IBM利用Watson的感知能力與操作員在免手動的環(huán)境進行互動,或是提供擴增實境(augmentedreality)工具協(xié)助診斷與維修設(shè)備。Greenstein表示:“我們正看到全球各地采用這類技術(shù),包括美國以及其他市場;AI帶來更具競爭力的優(yōu)勢,包括改善質(zhì)量、安全性與生產(chǎn)力,還有實現(xiàn)更精密復(fù)雜產(chǎn)品的制造。”
同時Nvidia與日本業(yè)者發(fā)那科(Fanuc)也正在合作,為Fanuc的工業(yè)控制系統(tǒng)Field(FanucIntelligentEdgeLinkandDrive)添加AI功能,讓自動化工廠中的機器人能更快速、更有效率地運作;這種技術(shù)將應(yīng)用一系列的Nvidia繪圖處理器(GPU)與深度學習軟件,讓AI能在云端、數(shù)據(jù)中心執(zhí)行,甚至嵌入于邊緣裝置中。
Field系統(tǒng)與CNC設(shè)備、機器人、周邊裝置以及傳感器鏈接,借助分析來優(yōu)化制造業(yè)生產(chǎn);Nvidia的智能機器產(chǎn)品管理部門主管MuraliGopalakrishnaFanuc表示,F(xiàn)anuc最近示范了AI機器人的三種基礎(chǔ)應(yīng)用,包括抓取與放置物品、在邊緣的預(yù)測性維護,以及檢測率提升了七倍的自動化光學檢測。
美國大廠GE(GeneralElectric)也正在內(nèi)部開發(fā)適合自家制造需求以及其他美國垂直整合制造商的技術(shù);GEGlobalResearch的機器人技術(shù)部門主管JohnLizzi透露,除了軟硬件平臺,GE還投資了擅長自動移動機器人的ClearpathRobotics,還有以“蛇臂”(snake-arm)機器人聞名的OCRobotics。
針對某些應(yīng)用案例,GE是從零開始打造機器人,例如能深入噴射機引擎進行檢測的裝置;此外該公司也同時自行打造與向外采購傳感器。透過機器學習,AI在機器人領(lǐng)域變得非常重要,而該技術(shù)也成為在未來從三個方面提升機器人的關(guān)鍵,即感知、先進推理以及靈巧。Lizzi并指出,協(xié)作機器人也是一大趨勢,GE的愿景是朝向移動、自給自足的系統(tǒng)發(fā)展,人類只需要在處理例外狀況時出手干預(yù),此外還有布署能與人類團隊合作的智慧機器人。
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