製造業領域中的人工智慧應用

在製造市場中，機器視覺已成為許多人工智慧應用的重要組成部分。隨著人工智慧進入製造車間，這些標準變得特別關鍵

在推動視覺應用的多個市場中，一個關鍵的趨勢是易用性。複雜的攝影機、感測器和處理技術已經演變成了即插即用的解決方案。我們將同樣的方法引入製造業的人工智慧領域。我們的目標是簡化人工智慧，讓組織能夠開始部署新技術以節省時間和金錢。我們提供的是一個由人工智慧和基於視覺的檢查與可追溯應用程式組成的平台，可以輕鬆自訂獨特的工作流程，使製造決策變得一致、可靠和可追蹤

關於人工智慧在製造業的應用，有哪些常見的誤解?

最大的誤解之一是它很複雜。這在幾年前是正確的，但最近人們開始強調讓人工智慧工具更簡單、更容易使用。我們的立場是，你不需要成為專家來開發自己的人工智慧演算法或數位化工作流程。透過使用者友好的拖放開發工具和可自訂的基於應用程式的模板，任何人都可以開發自己的基於人工智慧的工作流程。對於製造商來說，這是一個巨大的優勢，可以避免供應商鎖定和重複的整合和開發成本

人工智慧可以解決哪些類型的問題?

機器視覺擅長於通過/失敗決策，但很難手動編程可接受的公差。相較之下，人工智慧可以更容易訓練來學習這些可變的決策。我用的例子是硬木檢驗。手動編程機器視覺來辨別自然紋理和划痕是非常困難的。相較之下，基於幾個好的和壞的圖像來訓練人工智慧要容易得多，這樣它就能識別出其中的差異。基本上，由於它的學習能力，人工智慧可以幫助做出主觀決定。

在依賴人類決策的檢查過程中，人工智慧也有很大的機會。人工智慧可以幫助我們在主觀品質決策上做出正確的決定，或者在我們的注意力開始出現變化時發現錯誤。我們正在與一家依賴人工檢查的汽車零件製造商合作，但正在增加人工智慧輔助，以發現可能遺漏的缺陷，或確定缺陷是否在操作公差範圍內

利用人工智慧的視覺檢測技術，能夠幫助汽車零件製造商識別錯誤，並確定缺陷是否在可接受的性能公差範圍內

今天的製造商是如何使用人工智慧的?

製造商部署人工智慧的關鍵領域是圍繞著人類決策支援。雖然在製造業自動化方面投入了大量資金，但在美國，大約70%的流程仍需要人工決策。對於小規模生產、定製或季節性生產尤其如此，因為這些生產太昂貴和複雜，無法投資於全面自動化。

重寫後的內容：視覺偵測是人工智慧在幫助人類做出正確決策的領域。作為基於攝影機系統的一部分，視覺檢測應用程式可以突出產品的差異或缺陷，幫助操作員進行檢查。同時，這也是一個領域，我們可以利用操作員在處理這些缺陷時的初步決策來訓練人工智慧模型，解決先前可能存在的誤解問題。在操作員接受或拒絕這些初步差異的過程中，他們實際上正在為人工智慧模型進行透明的訓練。經過多次檢查後，人工智慧模型將開始向操作員提供決策建議

當檢查員在產品進入市場之前發現錯誤時，製造商也在收集完整的檢查記錄，包括產品圖像和操作員說明，以提供對手動過程的完全可追溯性。例如，我們與一家為高可靠性應用組裝零件的電子製造商合作，擁有完整的端到端檢查步驟和操作員決策記錄對於可追溯性至關重要。

DicaElectronics使用視覺檢查作為「第二雙眼睛」來捕捉潛在的生產錯誤，同時也捕捉產品影像和操作員筆記的完整記錄，以確保可追溯性。 迪卡電子使用視覺檢查作為“第二雙眼睛”，以便捕捉潛在的生產錯誤，並同時記錄產品圖像和操作員筆記，以確保可追溯性

你對製造商如何部署人工智慧有什麼建議嗎?

圍繞人工智慧有很多炒作，製造商往往基於完美的用例建立期望。很快，他們就遇到問題了。他們的應用程式可能不像那個完美的用例那麼簡單。需要進行大量的客製化。一個常見的問題是簡單地獲取建立和訓練人工智慧模型所需的圖像——特別是如果你正在製造獨特的小批量產品。

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通常我們的建議是先將流程數位化，然後逐步走向自動化。視覺檢查是一個很好的起點，您首先使用機器視覺來檢測錯誤，然後添加基於ai的決策支援來擴展跨班次或跨不同工作站的一致決策。當您將第一個容易出錯的流程數位化時，您正在擷取有助於指導下一個自動化決策的資料。通常，這是在目視檢查決策中添加可追溯性，或將指導工作或組裝說明合併到檢查過程中。

總的來說，選擇一個容易出錯的流程，看看你如何使用數位化和人工智慧來節省你的時間和金錢。我們正在與許多製造商合作，他們開始圍繞第一個麻煩的缺陷或流程進行試點項目，對技術感到滿意，現在正在跨不同的工作站或生產線進行擴展。

將人工智慧用於製造業的最大障礙是什麼?

#這是一個常常被忽視的重大問題，不要忘記其中的人

即使有了自動化，許多流程在某些時候仍然需要手動決策。這可能就像向操作員解釋為什麼要自動化流程一樣簡單，並提供必要的培訓，以便他們能夠以新的方式應用他們的專業知識。例如，在機器人焊接應用中，目標是將人類從重複、骯髒和危險的工作中移除，但仍依靠他們的專家洞察力和多年的培訓來監控流程和評估結果。如果沒有適當的溝通和培訓，人類很快就會摒棄技術並抵制變革。這就是我們的本性

展望未來幾年，你認為人工智慧在製造業的應用會是怎樣的?Pleora將如何參與其中?

#不久前，人們普遍對人工智慧感到恐懼。然而，這種普遍的擔憂在很大程度上正在消失。這要歸功於人工智慧技術變得更容易使用，並且在我們的日常生活中越來越普遍。讓我感到驚訝的是，現在我把很多決定都交給了智慧型手機上的虛擬助理

我們在製造業上處於同一點。幾年前，人工智慧還很昂貴和複雜，主要局限於高級實驗室，但現在的開發工具使品質經理更容易設計和部署自己的人工智慧輔助工作流程。人們也更加關注人工智慧技術如何幫助人類勞動力，將他們從枯燥、骯髒和危險的任務中解脫出來，並協助他們做出決策

在製造業市場上廣泛採用這些技術的關鍵是使最終用戶更容易使用這些技術。這是我們的主要關注點;為品質管理人員提供可自訂的、易於部署的解決方案，使他們能夠減少製造錯誤和成本。

以上是製造業領域中的人工智慧應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！