工业自动化中的人工智能：入门

人工智能在工业自动化中的作用

对于许多人来说，人工智能 (AI) 意味着机器人在科幻电影中执行复杂的人类任务。实际上这是部分正确的。无论人工智能为世界提供什么，都可以让工业机器执行超级智能任务。随着全球产业和决策者面临新的挑战，迫切需要利用最先进的技术来推动制造业。行业需要重组和改造其控制系统和其他工业资产（软件或硬件），以跟上前所未有的变化速度。人工智能或 AI 可能有助于实现这些目标。人工智能应用程序已经在银行、游戏、零售、娱乐等行业变得普遍。

机器学习——工业自动化的驱动力

随着客户在产品质量和定制方面的行为不断发生变化，企业很难对其系统进行更改。这就是机器学习 (ML) 使行业受益的地方。ML 是 AI 的一个子集，它使计算机能够从数据输入中自动学习，并在没有任何人为干预的情况下应用该信息。ML 有助于优化生产和供应链效率、欺诈检测、风险分析和风险缓解、投资组合管理、基于 GPS 的预测、有针对性的营销活动等等。

机器学习算法分为：

监督机器学习

该模型需要一个数据集，其中包含一些观察结果和可用于预测未来事件的观察结果标签。

无监督机器学习

该模型需要一个包含一些观察结果的数据集，而不需要观察结果的标签。它不预测正确的输出，而是探索数据并从数据集中得出推论。

半监督机器学习

该模型位于有监督和无监督机器学习系列之间。它同时使用标记数据和未标记数据。

人工智能如何影响工业自动化？

• 从数据中获取有价值的见解

工业在一天内产生大量有价值的数据。借助正确的工业 AI 模型，所有原始数据都可以转化为有用的见解，从而引导设计师或工程师根据最新技术发现改进和更新的新方法。

• 通过计算机视觉提高产品和服务质量

计算机视觉倾向于复制人类视觉的功能，并从图像和视频中提取重要信息。计算机视觉基于三个主要元素运行，包括视觉数据、高性能计算机和智能算法。从工业自动化的角度来看，这有助于全面提高生产、效率、工厂安全和保障。

• 通过数据驱动的深度学习和认知计算增强制造技术并处理概念数据

深度学习使用基于人工神经网络的 ML 技术，能够从原始数据输入中提取高级见解。认知计算专注于高级理解和推理，甚至能够处理符号或概念数据。

• 通过协作机器人 (Cobots) 和数字孪生提高生产力和安全性

协作机器人在工业或实验室中发挥着重要作用。这些自主系统打算与人类一起工作，以挑选、放置、注入、分析和包装物品。他们还可以跟踪运动并避免事故或错误。数字孪生可以减少停机时间和设置此类机器人系统的成本。

• 通过强化学习和大数据分析辅助决策

强化学习是一种尖端的 ML 技术，它试图训练 ML 模型以进行高级决策。ML 模型使用反复试验来找到任何复杂问题的适当解决方案。这种技术广泛应用于游戏，但它也可以塑造其他行业。大数据分析能够发现有价值的模式、趋势、相关性和行业偏好，从而做出更好的决策。

• 使用支持 AI 的芯片使最终用户可以访问机器学习

云服务器拥有大部分的计算、存储和网络功能。基于云的服务非常适合那些能够访问可靠连接和高速互联网的人，但对于偏远地区的人来说是无法实现的。支持人工智能的芯片可以在没有基于云的服务的情况下提供对智能的访问，并使行业受益，尤其是在偏远地区运营的行业。

• 通过深度学习平台分析和预测未来趋势

深度学习模型使用非结构化数据集来预测未来趋势。深度学习对于图像和语音识别至关重要，它依赖于三个不同的因素，包括智能算法、海量数据和图形处理单元 (GPU) 来加速学习。

人工智能何时出错？

现在，人工智能在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。它出现在从制造、零售、教育和科学研究到银行、刑事司法、招聘和娱乐等各个方面。然而，我们越信任这项新技术来做出重要决定，出现大规模错误的可能性就越高。为了防止此类错误，我们必须了解人工智能如何以及为何得出某些结论。在考虑改进 AI 时，脑海中浮现的两个术语是：

可解释的人工智能——它包含允许系统解释其决策制定并提供对其思维中弱项和强项的洞察力的技术。它将使我们知道我们可以在多大程度上依赖人工智能结果以及如何进行改进。

可审计的人工智能——它需要第三方的帮助来测试人工智能系统的思维，通过提供不同的查询和测量结果来发现有缺陷的思维或错误。

工业自动化的未来趋势

通过预测分析进一步扩展 IIoT

预测性维护计划用于实时跟踪设备，以提高响应能力并减少计划外停机，从而实现更安全的运营、更低的费用和更高的客户满意度。

增加 VR 和 AR 工具的实施

增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 工具提供专门用于人员培训的交互式体验。从历史上看，人员培训计划是一刀切的，但有了 AR 和 VR 工具，培训将根据受训者的技能更加个性化。这些技术还将使人员能够在无干扰和安全的环境中进行训练，特别是当训练是针对在现实世界中可能难以理解和体验的罕见操作时。

边缘计算的增长

来自 24/7 全天候运行设备的数据显着增加通常会导致带宽问题以及处理时间变慢。边缘计算技术将信息存储和处理从云服务或数据中心转移到需要它的特定位置，通常是设备本身。边缘计算可以使连接的设备利用更多的实时数据来进行业务决策和流程控制。由于越来越多的物联网设备被使用，边缘计算有望增加。

扩大智能机器人的使用

随着 5G 网络技术的出现、更快、更可靠的互联网连接的可用性以及对偏远地区的卫星覆盖范围的改善，智能机器人在工业中的应用将迅速扩大。

关于人工智能的一些统计信息

在成为行业多年的遥远愿望之后，我们现在更接近于在工业领域采用 AI 系统并获得有意义的 ROI。正如我们在上面看到的，人工智能在工业生态系统中的应用具有巨大的潜在优势。然而，问题陈述的阐明以及将正确的人工智能工具/技术映射到这些问题陈述充满了一些挑战。内部拥护者（在车间及以上）和外部技术供应商必须深入合作。承诺就在那里，执行才是关键。当然，其中一些技术会随着时间的推移变得更加成熟和“易于”使用，但选择等待和延迟实施将导致竞争障碍。行业应该立即行动，从小处着手，但现在就开始。

如果您计划以智能方式实现流程自动化，那么工业物联网就是您的不二之选。IIoT 正在带来新的商业模式以增加收入，同时作为提高生产力和效率的力量倍增器。

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