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                  橫河電機:利用AI創造未來

                    2021年05月22日  

                  文章來源:橫河電機中國 微信公眾號

                    它始于20世紀中葉,采用了基于人工智能(AI)的基本演繹推理程序。到20世紀80年代,人工智能被應用于知識的獲取。我們現在正處在第三次人工智能的浪潮——機器學習時代——,這股浪潮主要由杰弗里·辛頓教授在2006年發表的一篇關于深度學習技術的突破性論文引發的,但我們中有多少人真正理解人工智能的根本目的和潛力,從而能夠有效利用這股浪潮的巨大力量呢?

                  方法是用來達到目的,而不是目的本身
                    不能辨別人工智能的真正本質和價值,制造業和社會就無法從中獲益

                    專業服務公司埃森哲(Accenture)在2018年針對六大經濟體的

                  500家制造企業進行了一項關于采用人工智能的調查結果顯示,在參加問卷的高管中,近70%的人認識到人工智能對企業未來的影響,并表現出堅持到底的決心。不過,只有16%的人真正邁出了下一步。只有2%的公司部署了大規模的基于人工智能的解決方案,而以某種形式采取行動的公司要么結果令人失望,要么完全失敗。

                    這些不成功的嘗試有很多原因,無論是因為采用了“人工智能解決方案”的方法,認為僅僅引入人工智能就可以解決問題,對所需的財力和技術能力估算不足;還是對所收集數據的性質缺乏了解、分析或應用它的能力。令人失望的結果源于共同的原因:無法理解什么是人工智能,無法識別需要解決的問題并采用專門用于此目的的工具。

                    人們對人工智能在制造業的潛力寄予厚望。但能源和資源成本不斷攀升,全球技術進步,特別是在統計、模式識別以及大數據平臺相關技術的推動下,新的參與者不斷進入市場。為了保持競爭力,公司必須不斷優化成本績效和質量。

                    在進行任何形式的金融投資之前,公司需要確定其目標,并需要具有廣泛領域知識的人員參與。人工智能不是一種產品,它是一門科學,使機器能夠發展出模仿人類認知過程的能力,并隨著更多數據的獲取而構建和擴展知識。但是,如果沒有對制造過程有深入了解的人,就無法對收集的數據進行有效的分析或應用。

                    人工智能與制造業領域的知識相結合,可以產生有助于設備狀態診斷和預測性維護的解決方案,從而保護有價值的資產,提高運營效率。需要大量的經驗和專業知識才能闡釋超越數據本身所反應的價值。在競爭日益激烈的全球環境中,了解人工智能并熟練地設計和整合基于人工智能的解決方案的公司將保持強大的競爭力。

                  使用歷史上最通用的工具之一創造解決方案和價值
                    橫河電機運用其在制造行業中豐富的知識和經驗,通過智能選擇基于AI的工具為客戶創造價值。

                    橫河電機的駒根市工廠位于日本長野縣,該工廠負責制造壓力傳感器的半導體零件。在半導體制造中需要執行數百種工藝和微細加工,其中一些工藝是在內部進行,因此質量控制是關鍵問題之一。在駒根工廠,每個流程工藝都安裝了許多傳感器來收集數據,并在處理數據時判斷狀況。但是,因為有許多流程工藝會影響質量,因此分析這些流程工藝中的數據并檢測最復雜的微小波動超出了人類的執行能力。

                    在這種狀況中,考慮到目前人工智能的趨勢,公司內部人員對最新的數字技術也充滿了期望。然而,負責產品和制造設備維護的工程師對數字技術的功能和延展性還不夠熟悉,不知道它可以解決哪些類型的問題。同樣,研發人員也無法確定他們自己的技術在哪里可以得到最好的應用。因此,各部門就各種人工智能工具的特點進行了大量的信息交流和意見溝通。

                    同時,他們開始使用人工智能等新技術找出需要解決的問題。從性能驅動的管理協議SQDC(安全、質量、交付、成本)的角度對其進行處理,剝離出關鍵問題,并為它們分配了優先級。他們挑選出最有可能使用人工智能解決的問題,并根據他們所掌握的最合適的人工智能技術開發解決方案。如今,憑借清晰的組織架構和明確的目標,工廠已經成功地建立了共同創新的平臺。

                    在駒根工廠,橫河開發出基于人工智能的分析工具,用于對制造過程數據進行質量分析。屬性的數量是使用傳感器的信號來計算的,這些傳感器是為了判斷狀況而安裝的,并且它們引入多維分析工具,用于揭示可能影響質量的復雜波動。首次通過大量IIoT數據的應用,揭示屬性值與其電氣特性之間的因果關系,使它們能夠發現影響這些特性的現象。在生產線數據和質量之間也發現了新的相關性?;谌斯ぶ悄艿姆治龉ぞ甙l揮了至關重要的作用,因為它可以從大量數據中識別重要項目,并在人們以前認為不重要的數據中尋找有意義的東西。IIoT的普及使數據類型和數量持續增長—已經超越了人類的處理能力—但人工智能將使多維、復雜原因的揭示變得相對容易。人工智能描述了人類即使在圖形形式下也無法識別這些變化。人工智能已經開始在更大范圍內應用,例如在產品和工廠檢查中使用圖像,以及通過讀取外部溫度波動和運行預測來實現節能工廠的運行。

                    人工智能是一種工具,它需要利用人類獲得的豐富經驗和知識進行學習,需要具有豐富專業知識和理解分析的人教導AI執行所需的任務,并提供經驗和見解來解釋結果以獲取最大的價值。人類必須承擔其經紀人的角色,用有意義的方式將人工智能引入世界。

                    橫河積累案例經驗,例如在長野縣駒根工廠取得的成果,加強內部的協同創新結構,旨在開發一種強化學習算法,使其在工廠中得到實際應用。橫河將利用其豐富的專業知識和行業經驗,與客戶合作創新的同時,戰略性地應用人工智能來穩定設施的質量和預測性維護,以及改進流程和操作。這將為客戶實現快速、靈活的管理、優化運營、創新價值的全新感受。

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