隨著ChatGPT和生成式人工智能（AI）進入到大眾的視線，突然之間，它成為世界上最熱門的討論話題之一。

不過，在製造業
，這並不完全是件新鮮事。十多年來
，機器學習（ML）技術一直在削減成本並改善測試和測量操作的結果，希望利用過程數據來收集可操作的見解是工業4.0的基礎原則。

由於製造業對人工智能的認識和經驗方麵可能領先於其他一些領域，人們很容易忽視最新一波的"新聞炒作"，但羅克韋爾自動化Kalypso數據科學與人工智能實踐高級經理Mithun Nagabhairava表示
，人工智能對製造業的革命性影響才剛剛開始。

AI/ML的進步引領製造業的新時代

從支持人工智能的決策係統（為不斷發展的勞動力提供支持）到優化運營的自主係統，AI/ML正在引領製造業的新時代。Nagabhairavarenwei，zhidezhuyideshi，rengongzhinengzaituidonggongyezhizaoshangdezidonghuashixianzizhuhuafangmianfahuizheguanjianzuoyong，leisiyuzidongjiashiqichegaibianqichelingyudebiangexingyingxiang。

我們發現特別引人注目的進步是那些將AI/ML的力量與最優控製理論的成熟基石協同起來的領域。最優控製理論起源於18世紀，經過幾個世紀的發展，與製造過程的確定性非常吻合。

創新的AI/ML技術、高性能計算基礎設施和經濟高效的大規模數據采集，正在幫助解決涉及多變量、非線性和時間動力學的更複雜的製造挑戰，並以前所未有的規模推動創新。

通過處理和分析大量數據集
，AI/ML算法有助於得出分析模型，這些模型描述了係統在不斷變化的環境中的曆史行為，並確定製造商為提高資產可用性、優化運營、加強質量控製和減少能源使用而采取的最佳行動。

以下是幾項顯著的進步：

• 自主控製：利用 AI/ML，製造過程正在從自動化向自主控製的方向發展
  ，使係統能夠在沒有人為幹預的情況下做出實時決策和調整。
• 機器視覺係統：將先進的閉環控製策略與先進的感官機器視覺AI反饋相結合，使PLC能夠采取自動糾正措施，以實時減少缺陷。
• 演化建模：zaishujukexueshijiandezaoqi
  ，dandianjiejuefanganshichangtai
  ，qizhonggenjucongkeyongshujuzhongdechudegezhongbiaozhunxuanzedangemoxing。ranhou，zhezhongfangfayanbianweicongqianzaihouxuanmoxingdejihezhonggoujianmoxing。yanhuamoxing（evolutionary model）正(zheng)在(zai)興(xing)起(qi)
  ，這(zhe)種(zhong)方(fang)法(fa)要(yao)求(qiu)每(mei)個(ge)模(mo)型(xing)在(zai)每(mei)一(yi)次(ci)迭(die)代(dai)中(zhong)都(dou)要(yao)成(cheng)功(gong)適(shi)應(ying)，以(yi)求(qiu)生(sheng)存(cun)
  ，從(cong)而(er)開(kai)發(fa)出(chu)更(geng)加(jia)符(fu)合(he)實(shi)際(ji)物(wu)理(li)過(guo)程(cheng)和(he)各(ge)自(zi)係(xi)統(tong)動(dong)態(tai)的(de)高(gao)精(jing)度(du)和(he)穩(wen)健(jian)的(de)模(mo)型(xing)。

• 消費品製造：在食品、飲料、紙zhi漿jiang和he造zao紙zhi製zhi造zao中zhong，原yuan材cai料liao的de可ke變bian性xing是shi一yi個ge常chang見jian的de問wen題ti
  ，通tong常chang會hui導dao致zhi不bu可ke預yu測ce的de產chan品pin和he機ji器qi性xing能neng問wen題ti。此ci外wai，工gong廠chang的de環huan境jing條tiao件jian會hui顯xian著zhu影ying響xiang原yuan材cai料liao的de性xing能neng
  ，從cong而er使shi工gong藝yi進jin一yi步bu複fu雜za化hua。

傳chuan統tong上shang，操cao作zuo員yuan和he工gong程cheng師shi使shi用yong試shi錯cuo法fa來lai解jie決jue這zhe些xie類lei型xing的de問wen題ti。這zhe種zhong方fang法fa雖sui然ran有you時shi很hen成cheng功gong，但dan非fei常chang耗hao時shi，高gao度du依yi賴lai專zhuan業ye領ling域yu的de知zhi識shi且qie不bu規gui範fan，導dao致zhi廢fei品pin率lv和he吞tun吐tu率lv參can差cha不bu齊qi。利li用yong自zi主zhu控kong製zhi策ce略lve，企qi業ye能neng夠gou構gou建jian可ke靠kao的de模mo型xing，將jiang操cao作zuo員yuan的de知zhi識shi與yu從cong曆li史shi數shu據ju中zhong獲huo得de的de經jing驗yan相xiang結jie合he

，以yi確que定ding需xu要yao如ru何he調tiao整zheng係xi統tong以yi獲huo得de最zui佳jia結jie果guo。

• 輪胎製造：由於每一步都有數百種材料成分、錯綜複雜的化合物相互作用和嚴格的質量控製要求，整個過程中原材料
  、生產條件和流變特性的變化可能導致輪胎質量不一致。

在AI/ML技(ji)術(shu)的(de)支(zhi)持(chi)下(xia)，領(ling)先(xian)的(de)輪(lun)胎(tai)製(zhi)造(zao)商(shang)正(zheng)在(zai)利(li)用(yong)先(xian)進(jin)的(de)閉(bi)環(huan)優(you)化(hua)和(he)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)功(gong)能(neng)來(lai)優(you)化(hua)生(sheng)產(chan)流(liu)程(cheng)
，從(cong)而(er)克(ke)服(fu)這(zhe)些(xie)挑(tiao)戰(zhan)。其(qi)中(zhong)包(bao)括(kuo)開(kai)發(fa)工(gong)藝(yi)模(mo)型(xing)和(he)優(you)化(hua)功(gong)能(neng)
，以(yi)實(shi)現(xian)混(hun)合(he)時(shi)的(de)最(zui)佳(jia)門(men)尼(ni)粘(zhan)度(du)，在(zai)擠(ji)出(chu)時(shi)更(geng)接(jie)近(jin)設(she)定(ding)點(dian)的(de)一(yi)致(zhi)重(zhong)量(liang)測(ce)量(liang)，減(jian)少(shao)輪(lun)胎(tai)成(cheng)型(xing)機(ji)的(de)超(chao)差(cha)事(shi)件(jian)，固(gu)化(hua)時(shi)的(de)最(zui)佳(jia)硫(liu)化(hua)性(xing)能(neng)以(yi)及(ji)最(zui)終(zhong)檢(jian)查(zha)時(shi)的(de)自(zi)動(dong)缺(que)陷(xian)檢(jian)測(ce)。

• 醫療器械製造：在zai整zheng個ge生sheng產chan過guo程cheng中zhong防fang止zhi汙wu染ran和he實shi現xian每mei個ge最zui終zhong產chan品pin的de一yi致zhi性xing是shi該gai行xing業ye的de兩liang個ge重zhong大da挑tiao戰zhan。機ji器qi視shi覺jiao為wei保bao證zheng合he格ge證zheng書shu提ti供gong了le新xin的de途tu徑jing，通tong過guo利li用yong2D/3D成像係統和深度學習卷積神經網絡（CNN）模型
  
  ，整合了精確計量和缺陷檢測功能。這些功能可實現高度自動化，使製造商能夠在完全封閉的環境中運營。

這種方法消除了需要操作員直接接觸的階段，而操作員通常是汙染的主要來源。此外
，AIjishudejinbushijiqirenyundonggengjiajingquehezhunque
，dangyuxianjindejiqishijiaogongnengxiangjieheshi，keyizuidaxianduditigaoshebeidetuntuliangheyizhixing，congertuidongjudadeshangyejiazhi。

工業AI的八個發展趨勢

根據一份最新的市場報告，預計到2026年全球工業人工智能市場規模將達到1022億美元。Nagabhairava認為
，隨著我們對這一趨勢的發展軌跡的展望，AI/ML將在未來五年或十年內對工業製造過程帶來重要的影響，並在以下領域帶來前所未有的商業成果。

①自主製造的廣泛采用：AI/ML技術將推動自主功能的廣泛采用，為更多自動化控製器配備智能AI代理，以實現卓越的控製水平並優化製造流程。

②塑造下一代勞動力：AI支持的自主能力將成為企業從退休勞動力中保留數十年的經驗並塑造未來勞動力的核心。

③賦能操作員2.0：AI對於將操作員的關鍵角色，從重複操作提升到管理機器性能。

④利用機器視覺增強質量控製：在製造過程的每個關鍵步驟中，將先進的閉環控製策略與機器視覺反饋相結合，使PLC能夠采取自動糾正措施，最大限度地減少缺陷，從而實現更卓越的產品質量。

⑤先進的視覺引導機器人技術：固定機器人係統（如關節式機械臂

、三角形機器人和龍門係統）和移動機器人平台（如AGV和AMR）的高級感知功能，將使它們能夠在複雜的環境中導航，確定最佳路徑
，處理精密材料並精確執行複雜的任務。

⑥采用生成式AI以加速價值實現：這種創新形式的AI將通過生成用於數據增強的合成數據，並快速訓練強大的AI/ML模型來徹底改變製造業，從而推動巨大的創新。

⑦具有人類反饋的強化學習（RL）：zhexiegongnengjiangqianghuaxuexisuanfadejuecenengliyurenleicaozuoyuandezhuanyezhishihezhijiaoxiangjiehe，jinruyigezairenleizhidaoxiabuduanxuexihefazhandezhinengxitongdexinshidai。

⑧能源優化：AI將在有效優化能源使用和降低成本方麵發揮關鍵作用，同時最大限度地提高能源密集型流程的吞吐量和質量。

AI係統在製造業中的成功開發和應用，將取決於深厚的行業專業知識和所需的特定應用知識。擁有這些知識的企業將成為推動創新、釋放AI係統全部潛力並在製造運營中帶來革命性成果的先鋒。