“西门子卫岳歌：将AI集成到工业过程中 让自动化更加自动化”

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市场上人工智能的应用众所周知，集成到工业生产过程中的人工智能对领域外的大众所知甚少。 其实，就像自动驾驶一样，嵌入人工智能技术的自主机械也在迅速发展。

在7月10日召开的世界人工智能大会云峰会“智能趋势峰会”上，西门子(中国)有限企业数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌( joerg westerholt )介绍了工业智能行业的实践进展。

十年前，当时的硬件和计算机几乎无法识别物体，如区分汽车和摩托车，区分狗和猫。 但是，今天的计算机在99%的情况下可以准确评价。 在工业生产中，也需要同样基于机器学习的机器视觉功能，提高生产线的“视力”和数据“翻译”能力。 卫岳歌介绍了西门子德国安贝格工厂的经验。

“我们面临的挑战是如何提高电路板生产的质量。 我们为自己的plc生产基板，在质量管理上存在瓶颈。 ”。 为了更好地管理产品质量，安柏工厂购买了x光机。 每台x光机的价格约为50万欧元。 “这是一笔巨大的开支。 但是，要增加产量，需要越来越多的x光机。 于是，我想，我们已经有了非常多的数据，清楚地知道不同的电路板是什么样的，完美的电路板是什么，质量差的是什么。 因为我们安装了视觉检测系统，所以在生产线的最后质量检测的决定非常确定。 视觉化系统和摄像系统对检查基板进行拍摄，负责评价。 这个基板很完美，不需要检查。 或者，这种质量的存在通常需要用x光机重新检查。 这项技术有助于我们大幅度提高生产力和产量。 而且，也节约了购买越来越多的x光机的费用。 ”。

这是人工智能如何提高生产力的一个例子。 在建立了专业的行业知识体系之后，人工智能在模块解决数据、快速检测方面远远领先于人类。 为了给计算机提供各种疾病的消息后，可以比较不同的疾病来帮助医生诊断，人工智能在工业行业也完成了同样的任务。

“以设备模拟为例，我们在拥有许多不同机器的行为数据的情况下，可以利用这些数据，收集数字化双胞胎的技术来模拟新设备。 我们可以知道这样的设备不是直接生产的，而是在实际生产之前如何运转的。 》卫岳歌表示，正确抓住机器学习、物体识别、物体、知识系统，人工智能有可能改变工业。 “为什么需要人工智能？ 工厂急需应对的诉求仍然在速度、质量、效率、灵活性方面得到提高，人工智能可以提高工厂的生产率。 ”。

作为全球最大的自动化系统供应商之一，西门子提供了全集自动化处理方案和完善的产品组合，已经推出了第一个运用人工智能技术的处理方案，帮助公司实现了预测性维护等功能。 卫歌进一步介绍说，西门子的愿景是“更加自动化”，可以帮助工厂进一步提高工作效率，减少工程相关从事量的自主机械。 目前，该企业的人工智能专家团队正在与工业客户共同开发工业应用和人工智能软件。 例如，在工厂、产品、技术、生产和人员各方面进行预测性维护、质量管理、参数优化和行为监测等。 (本文来自澎湃信息，越来越多的原始信息请下载“澎湃信息”app )信息推荐

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