人工智慧在製造業成功應用的四個步驟

製造商可以在多種方面受益於人工智慧，例如提高生產、品質控制和效率。儘管人工智慧為製造商提供了幾種新的應用，但為了獲得最大的價值，企業必須在整個製造過程中使用它。

這意味著製造工程師需要專注於人工智慧資料準備、建模、模擬和測試以及部署的四個關鍵方面，以成功地在不間斷的製造過程中使用人工智慧。

不需要成為人工智慧專家

工程師可能認為開發人工智慧模型需要相當長的時間，但事實往往並非如此。建模是工作流程中的一個重要步驟，但不是最終目標。要成功使用人工智慧，關鍵是在流程一開始就確定任何問題。這讓工程師知道工作流程的哪些方面需要投入時間和資源以獲得最佳結果。

在討論工作流程時，有兩點需要考慮：

#製造系統龐大而複雜，人工智慧只是其中的一部分。因此，AI需要在所有場景下與生產線上的所有其他工作部件一起工作。其中一部分是使用工業通訊協議，如OPCUA，以及其他機器軟體，如控制、監控邏輯和人機介面，從設備上的感測器收集數據。

在這種情況下，工程師在融入AI時就已經為成功做好了準備，因為他們已經了解設備，並且不管他們是否擁有豐富的AI經驗。換句話說，如果他們不是人工智慧專家，仍然可以利用其的專業知識成功地將AI添加到工作流程中。

人工智慧驅動的工作流程

建構人工智慧驅動的工作流程需要4個步驟:

1.資料準備

當沒有良好的資料來訓練AI模型時，專案更有可能失敗。因此，數據準備至關重要。錯誤的數據可能會讓工程師浪費時間去弄清楚為什麼這個模型行不通。

訓練模型通常是最耗時的步驟，但也是重要的步驟。工程師應該從盡可能乾淨、有標籤的數據開始，專注於輸入模型的數據，而不是專注於改進模型。

例如，工程師應該專注於預處理和確保輸入模型的資料被正確標記，而不是調整參數和微調模型。這可以確保模型理解和處理數據。

另一個挑戰是機器操作員和機器製造商之間的差異。前者通常可以存取設備的操作，而後者需要這些資料來訓練AI模型。為了確保機器製造商與機器操作員(即他們的客戶)共享數據，雙方應該制定協議和商業模式來管理這種共享。

建築設備製造商Caterpillar提供了一個很好的例子來說明資料準備的重要性。其收集了大量的現場數據，雖然這對精確的AI建模是必要的，但這意味著需要大量的時間來進行數據清洗和標記。該公司成功地利用MATLAB簡化了這個過程。它可以幫助該公司開發乾淨、有標籤的數據，然後將這些數據輸入機器學習模型，利用現場機械的強大洞察力。此外，對於擁有領域專業知識但不是人工智慧專家的用戶，該過程是可伸縮的和靈活的。

2.人工智慧建模

這個階段在資料清理並正確標記後開始。實際上，就是模型從數據中學習的時候。當工程師們有了一個準確而可靠的模型，可以根據輸入做出智慧決策時，就知道他們已經進入了一個成功的建模階段。這個階段也需要工程師使用機器學習、深度學習或兩者組合來決定哪個結果最準確。

在建模階段，無論使用深度學習或機器學習模型，重要的是能夠存取人工智慧工作流程的幾種演算法，如分類、預測和回歸。作為一個起點，由更廣泛的社群創建的各種預建模型可能是有幫助的。工程師也可以使用靈活的工具，如MATLAB和Simulink。

值得注意的是，儘管演算法和預先建立的模型是一個很好的開始，但工程師應該透過使用其領域內其他人的演算法和範例，找到最有效的路徑來實現他們的特定目標。這就是為什麼MATLAB提供了數百個不同的例子來建立跨越多個領域的AI模型。

此外，還需考慮的另一個面向是，追蹤變更和記錄訓練迭代是至關重要的。像實驗管理器此類工具可以透過解釋導致最準確的模型和可重複的結果的參數來幫助實現這一點。

3.模擬與測試

這一步驟確保AI模型正確運作。人工智慧模型作為一個更大系統的一部分，需要與系統中的各個部分一起工作。例如，在製造業中，AI模型可能支援預測性維護、動態軌跡規劃或視覺品質檢查。

其餘的機器軟體包括控制、監控邏輯和其他元件。模擬和測試讓工程師知道，模型的一部分按照預期工作，包括自身工作和與其他系統一起工作。只有當能夠證明模型按預期工作，並且具有足夠的有效性來降低風險時，該模型才能在現實世界中使用。

無論在什麼情況下，模型都必須以其應該的方式做出回應。在使用模型之前，工程師應該在這個階段了解幾個問題：

• 模型的準確度高嗎?
• 每個場景中，模型是否按照預期執行?
• 所有邊緣情況都被覆蓋了嗎?

像Simulink這類的工具可以讓工程師在設備上使用之前，檢查模型是否按預期情況運行。這有助於避免在重新設計上花費時間和金錢。這些工具還透過成功地模擬和測試模型的預期案例，並確認滿足預期目標，從而幫助建立高度信任。

4.部署

一旦準備好部署，下一步就是用其將使用的語言準備好模型。為此，工程師通常需要共享一個現成的模型。這讓模型適合指定的控制硬體環境，如嵌入式控制器、PLC或邊緣設備。 MATLAB等靈活的工具通常可以在任何類型的場景中產生最終程式碼，為工程師提供了在不同硬體供應商的許多不同環境中部署模型的能力。他們可以做到這一點，而無需重新編寫原始程式碼。

例如，當模型直接部署到PLC時，自動程式碼產生消除了手動編程過程中可能包含的編碼錯誤。這也提供了優化的C/c 或IEC61131代碼，將有效地運行在主要供應商的PLC上。

成功部署人工智慧，並不需要資料科學家或人工智慧專家。然而，有一些關鍵的資源可以幫助工程師和其的AI模型為成功做好準備。這包括為科學家和工程師製作的特定工具，將人工智慧添加到工作流程中的應用程式和功能，各種不間斷操作使用的部署選項，以及隨時準備回答AI相關問題的專家。給工程師正確的資源來幫助成功添加人工智慧，將讓他們交付最好的結果。

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