人工智能技术正在进入制造业领域，其核心机器学习技术和模式识别软件可能会在不久的将来成为工厂转型的关键。深度学习Google Brain项目的创始人，斯坦福大学计算机科学兼职教授Andrew Ng表示，尽管人工智能有望从根本上改变许多行业，但该技术非常适合制造业。 “ AI将执行制造，质量控制，缩短设计时间，减少材料浪费，提高生产重用率，执行预测性维护等”。吴说。他说，人工智能一词如今已作为软件的一部分使用，它可以训练自己执行某些任务，并随着时间的推移逐步完成这些任务。例如，AI位于识别照片中朋友脸孔的软件的背后。这些系统最终将在面部识别方面变得更好，因为您可以“训练”自己的面部。通过继续标记和识别处于各种姿势和情况的朋友，他们。 Ng表示，相同的AI流程可用于检查工厂中的零件。在另一个AI应用程序中，Siemens＆＃39;机器人原型自动读取并遵循CAD指令，无需编程即可制造零件。西门子研究人员测试了他们的原型机器人，该机器人使用人工智能来解密CAD指令并组装零件。 Ng于去年年底建立了自己的公司Landing.AI，并进入了AI领域。该公司的目标是帮助制造商将AI集成到他们的工作流程中。为了进行视觉检查，Landing.AI的系统仅在“观看”图像之后才识别出缺陷图案。五个产品图片。 Ng表示，不依赖AI的视觉检查系统必须在大约100万张图像的海量数据集上进行训练，以确保它们能够识别出所有潜在的缺陷。许多工厂员工仍然亲自检查零件。如今，单个工厂中成千上万的人在一起工作以查找缺陷。这是一项非常困难的任务。吴说。 “但是我们的深度学习算法花了半秒钟来检查零件，并且在许多应用中它比人类更准确。”来自德国慕尼黑的西门子企业技术部门的研究团队正在将人工智能带入制造业。去年12月，他们宣布已开发出一种无需编程即可编程的双臂机器人。在这种情况下的制成品。机器人的手臂自动协同工作，并根据人类使用手臂的方式分配任务。与乔治·冯·维彻特（George von Wichert）一起负责该项目的Kai Wurm表示，尽管传统机器人无法解密CAD模型，但西门子机器人可以解释各种CAD模型，从而无需对其运动和过程进行编程。两者正在西门子的自治系统上工作。乌尔姆说：“将来，机器人将不再需要花费大量时间和代码的昂贵的程序，而是为他们提供用于组装零件的固定程序。我们只需要指定任务，系统将自动将这些规范转换为程序。机器人本身决定每个手臂应执行的任务。为此，开发人员已使原型能够将产品开发软件的信息提升到语义级别。 Wurm说：“产品零件和过程信息在语义上转换为本体和知识图。这使隐式信息变得清晰。到现在为止，当人们被告知要把零件X抓住到轨道Y上时，人们必须从经验中简单了解的事物转变为必须以代码形式教给机器人。但是，我们的原型本身将分析此问题并找到相应的解决方案。机器人可以制造单个零件或原型，这被称为“制造中”。批次类型”过程。该术语指的是各种产品的制造或组装，每个产品包含不同的组件和设置。机械手还可以更正错误。如果零件滑动，则其中一根手臂会在相机的视场中找到该零件。然后，机械臂将拿起组件并调整其后续操作，以便仍可以正确安装它。 Wurm说，例如，如果位置比零件的位置更好，则可能会将零件转移到另一条手臂。西门子首席技术官Roland Busch表示，西门子还在使用AI来预测何时需要维护工厂设备。布希说，该公司安装了“智能盒子”。包括传感器和用于数据传输的通讯接口的旧电动机和变速箱。 “通过分析数据，我们的人工智能系统可以得出关于条件的结论