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如何讓AI與制造現(xiàn)場(chǎng)合二為一？
～讓機(jī)械擁有熟練技師的智慧，是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)～

歐姆龍信息工程專家仲島晶。

正是他將世界最尖端信息通信技術(shù)（ICT）與人工智能（AI）技術(shù)融入到了歐姆龍產(chǎn)品中。

1987年進(jìn)入公司后，仲島一直從事UNIX工作站與ITRON等的實(shí)時(shí)OS開發(fā)工作，并由此掌握了如何在ATM以及自動(dòng)檢票機(jī)中嵌入開放式架構(gòu)的技術(shù)。在制造現(xiàn)場(chǎng)，仲島構(gòu)建起了智能化系統(tǒng)，使基板檢測(cè)設(shè)備能自動(dòng)記憶優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)異常，其挑戰(zhàn)橫跨了多個(gè)領(lǐng)域。

如今，仲島又向如何融合AI與制造發(fā)起了挑戰(zhàn)。

“如果熟練技師的經(jīng)驗(yàn)與直覺能植入每一臺(tái)機(jī)械，使得機(jī)械在部件受損前，自身就能通知操作員，并預(yù)知次品產(chǎn)生的前兆，修正動(dòng)作，從而避免次品的產(chǎn)生，那么人們就能更加輕松地在制造現(xiàn)場(chǎng)工作?！?

就如同掌握了熟練技術(shù)與知識(shí)的技術(shù)員那樣，憑借經(jīng)驗(yàn)與預(yù)測(cè)來防止故障的發(fā)生。

機(jī)械能學(xué)會(huì)熟練技師的智慧嗎？通過技術(shù)改變制造現(xiàn)場(chǎng)，仲島開始發(fā)起挑戰(zhàn)。

杜絕故障，消滅次品

“在和海外制造現(xiàn)場(chǎng)人員討論時(shí)，他們經(jīng)常會(huì)提到‘無專家維修’。制造現(xiàn)場(chǎng)一旦發(fā)生故障，常常需要具有10年以上經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)員才能解決，所以現(xiàn)場(chǎng)希望擁有誰都能簡單且迅速解決故障的機(jī)械。故障不解決就會(huì)導(dǎo)致大量次品的產(chǎn)生，甚者會(huì)造成停產(chǎn)?！敝賺u就制造現(xiàn)場(chǎng)的需求進(jìn)行了說明。

“近年來，從資源、環(huán)境方面減少制造現(xiàn)場(chǎng)的次品和廢棄物的努力取得了進(jìn)展。比如，歐洲針對(duì)食品工廠出臺(tái)了零廢棄物的規(guī)定，甚至還有企業(yè)決定對(duì)自身不能預(yù)測(cè)故障的機(jī)械不予以采購?！?

AI可通過少量現(xiàn)場(chǎng)信息，迅速判斷“異常”

仲島找到的突破口是邊緣計(jì)算。所謂邊緣領(lǐng)域，是指在控制現(xiàn)場(chǎng)機(jī)械的控制器內(nèi)安裝機(jī)械學(xué)習(xí)引擎，由機(jī)械自身進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控，并探測(cè)機(jī)械的“異?！眲?dòng)態(tài)的結(jié)構(gòu)。仲島以大腦為例，就該結(jié)構(gòu)做了如下說明。

“如果將云上進(jìn)行的大數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)械學(xué)習(xí)當(dāng)作‘大腦思考式AI’，那么現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行的小數(shù)據(jù)機(jī)械學(xué)習(xí)就是‘脊椎反射式AI’了?？蓱?yīng)用于IoT的傳感器群對(duì)生產(chǎn)線與設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，以高速收集數(shù)據(jù)，從中提取具有特征量的異常后，通過編制時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫與機(jī)械學(xué)習(xí)來進(jìn)行監(jiān)控，然后迅速做出反饋，其反應(yīng)速度相當(dāng)于云上進(jìn)行同等監(jiān)控反饋的10倍乃至100倍以上。當(dāng)人類在面臨某些異常或危險(xiǎn)時(shí)，身體會(huì)做出反射性運(yùn)動(dòng)，AI就是讓機(jī)械進(jìn)行這種脊椎反射?！?

通過進(jìn)行機(jī)械學(xué)習(xí)的機(jī)械移動(dòng)控制器檢測(cè)“異?！眲?dòng)態(tài)

仲島所要開發(fā)的便是在發(fā)現(xiàn)“異?！彪A段可向現(xiàn)場(chǎng)人員發(fā)出判斷請(qǐng)求的AI。

“制造現(xiàn)場(chǎng)并不需要龐大的實(shí)驗(yàn)次數(shù)以及數(shù)據(jù)數(shù)量，但理解‘機(jī)械為何做出如此判斷’的算法卻不可或缺。因?yàn)榇纹芬约爱惓５陌l(fā)生頻率原本并不高，如果無法理解機(jī)械為何做出異常判斷，那么人類是無法保證質(zhì)量的。我們計(jì)劃使用非異常時(shí)的正常數(shù)據(jù)，在控制器內(nèi)安裝可以識(shí)別機(jī)械‘異?！F(xiàn)象的算法?！?

工廠自動(dòng)化（FA）領(lǐng)域的AI技術(shù)（算法）的分類示例

制造現(xiàn)場(chǎng)與AI融合的未來圖景

工廠自動(dòng)化（FA）領(lǐng)域的AI技術(shù)（算法）的分類示例

在控制器內(nèi)安裝AI功能，不光需要AI技術(shù)，還需要機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)、開放式架構(gòu)技術(shù)，此外還必須精通制造現(xiàn)場(chǎng)的需求。因引進(jìn)AI功能而對(duì)控制產(chǎn)生影響，或者導(dǎo)致生產(chǎn)線誤工，是絕對(duì)不被允許的。

“要想發(fā)現(xiàn)機(jī)械‘異?！膭?dòng)態(tài)，就需要一個(gè)以1/1,000秒-1/100,000秒為單位實(shí)時(shí)收集、分析、反饋所有控制數(shù)據(jù)的機(jī)制。因此我們將時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫與機(jī)械學(xué)習(xí)引擎加以高速化、輕量化，并與控制功能相融合。這只有像歐姆龍這樣具備了基于開放式架構(gòu)的控制器、啟動(dòng)機(jī)械的伺服馬達(dá)以及各種傳感器群等廣泛產(chǎn)品陣容的廠家才可能做到?！?

即使是熟練技師也會(huì)偶爾犯錯(cuò)。現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)常能聽到“第一次操作時(shí)”、“經(jīng)過很長時(shí)候再次操作時(shí)”、“條件發(fā)生改變時(shí)”等“不同于平?！睍r(shí)容易犯錯(cuò)的呼聲。如果機(jī)械學(xué)會(huì)了熟練技師的智慧，就能解決人類的弱點(diǎn)。

“所謂‘異?！?，是由于與制造相關(guān)的、被稱作4M變動(dòng)的MAN（人）MACHINE（機(jī)械）MATERIAL（材料）METHOD（方法）的條件發(fā)生變化而發(fā)生的，其原因難以勝數(shù)，有些異常幾年才會(huì)發(fā)生，所以無法用1臺(tái)控制器便加以解決。

因此需要在云層面進(jìn)行長周期的預(yù)防維護(hù)，也需要在邊緣層面進(jìn)行短期的即時(shí)的預(yù)防維護(hù)。如何平衡二者，是今后我們需要進(jìn)一步研究的?！?

仲島的眼光已經(jīng)投向了挑戰(zhàn)的未來。如果機(jī)械具有熟練技師的智慧，就能讓人類更易于工作，熟練技師可以進(jìn)一步集中精力進(jìn)行創(chuàng)新。為了創(chuàng)造更多價(jià)值，為了用技術(shù)改善制造現(xiàn)場(chǎng)，仲島的挑戰(zhàn)將不會(huì)止步。

“安裝了AI的機(jī)械自動(dòng)化控制器的第一步目標(biāo)是預(yù)防維護(hù)，但我們的最終目的是實(shí)現(xiàn)由AI進(jìn)行控制的智能制造。實(shí)現(xiàn)機(jī)械以及工廠本身的智能化，生產(chǎn)最好的產(chǎn)品。而人可以挑戰(zhàn)更多的創(chuàng)意創(chuàng)造。希望我能創(chuàng)造起這樣的未來?！保賺u說道。

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杜絕故障，消滅次品

AI可通過少量現(xiàn)場(chǎng)信息，迅速判斷“異常”

仲島所要開發(fā)的便是在發(fā)現(xiàn)“異?！彪A段可向現(xiàn)場(chǎng)人員發(fā)出判斷請(qǐng)求的AI。

制造現(xiàn)場(chǎng)與AI融合的未來圖景

杜絕故障，消滅次品

AI可通過少量現(xiàn)場(chǎng)信息，迅速判斷“異常”

仲島所要開發(fā)的便是在發(fā)現(xiàn)“異?！彪A段可向現(xiàn)場(chǎng)人員發(fā)出判斷請(qǐng)求的AI。