人工智能如何影响工业自动化？ - 自动化展

机器学习——工业自动化的驱动力

随着客户行为在产品质量和定制方面的日益变化，企业很难对其系统进行更改。这就是机器学习 (ML) 为行业带来的好处。机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够从数据输入中自动学习并应用该信息，而无需任何人工干预。机器学习有助于优化生产和供应链效率、欺诈检测、风险分析和风险缓解、投资组合管理、基于 GPS 的预测、有针对性的营销活动等等。

机器学习算法分为：

监督机器学习

该模型需要有一个数据集，其中包含一些观察结果和观察结果的标签，可用于预测未来事件。

无监督机器学习

该模型需要有一个包含一些观察结果的数据集，而不需要观察结果的标签。它不会预测正确的输出，而是探索数据并从数据集中得出推论。

半监督机器学习

该模型位于有监督和无监督机器学习系列之间。它使用标记数据和未标记数据。

人工智能如何影响工业自动化？

• 从数据中获取宝贵的经验

各行业在一天内会产生大量有价值的数据。借助正确的工业人工智能模型，所有原始数据都可以转化为有用的见解，引导设计师或工程师根据最新技术发现改进和更新的新方法。

• 通过计算机视觉提高产品和服务质量

计算机视觉倾向于复制人类视觉的功能并从图像和视频中提取重要信息。计算机视觉基于三个主要元素，包括视觉数据、高性能计算机和智能算法。从工业自动化的角度来看，这有助于产量、效率、工厂安全和安保的整体提高。

• 通过数据驱动的深度学习和认知计算增强制造技术并处理概念数据

深度学习使用基于人工神经网络的机器学习技术，能够从原始数据输入中提取高级见解。认知计算专注于高级水平的理解和推理，甚至能够处理符号或概念数据。

• 通过协作机器人 (Cobot) 和数字孪生提高生产力和安全性

协作机器人在工业或实验室中发挥着重要作用。这些自主系统旨在与人类一起工作，以拾取、放置、注入、分析和包装物品。他们还可以跟踪运动并避免事故或错误。数字孪生可以减少设置此类机器人系统的停机时间和成本。

• 通过强化学习和大数据分析帮助决策

强化学习是一种尖端的机器学习技术，试图训练机器学习模型以进行高级决策。ML 模型使用反复试验来找到任何复杂问题的适当解决方案。这种技术广泛应用于游戏中，但它也可以塑造其他行业。大数据分析能够发现有价值的模式、趋势、相关性和偏好，帮助行业做出更好的决策。

• 通过支持人工智能的芯片让最终用户可以使用机器学习

云服务器拥有大部分计算、存储和网络功能。基于云的服务对于那些能够获得可靠连接和高速互联网的人来说非常有用，但对于偏远地区的人来说却无法获得。支持人工智能的芯片无需基于云的服务即可提供智能，并使各行业受益，尤其是那些在偏远地区运营的行业。

• 通过深度学习平台分析和预测未来趋势

深度学习模型使用非结构化数据集来预测未来趋势。深度学习对于图像和语音识别至关重要，它依赖于三个不同的因素，包括智能算法、大量数据和图形处理单元 (GPU) 来加速学习。

工业自动化未来趋势

通过预测分析进一步扩展 IIoT

预测性维护计划用于实时跟踪设备，以增强响应能力并减少计划外停机，从而实现更安全的运营、更低的费用和更高的客户满意度。

增加 VR 和 AR 工具的实施

增强现实（AR）和虚拟现实（VR）工具提供专门用于人员培训的交互式体验。从历史上看，人员培训项目都是一刀切的，但有了AR和VR工具，培训将更加根据学员的技能进行定制。这些技术还将使人员能够在无干扰且安全的环境中进行培训，特别是当培训涉及在现实世界中可能难以理解和体验的罕见操作时。

边缘计算的增长

全天候（24/7）运行的设备产生的数据量显着增加通常会导致带宽问题以及处理时间缓慢。边缘计算技术将信息存储和处理从云服务或数据中心转移到需要的特定位置，通常是设备本身。边缘计算可以使连接的设备能够利用更多实时数据进行业务决策和流程控制。由于越来越多的物联网设备被使用，边缘计算预计会增加。

扩大智能机器人的用途

随着 5G 网络技术的出现、更快、更可靠的互联网连接的可用性以及对偏远地区卫星覆盖的改善，智能机器人应用在工业中的使用将迅速扩大。