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橫河電機(jī)利用AI創(chuàng)造未來
橫河電機(jī)利用AI創(chuàng)造未來
 
 它始于20世紀(jì)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(jì)80年代，人工智能被應(yīng)用于知識的獲取。我們現(xiàn)在正處在第三次人工智能的浪潮——機(jī)器學(xué)習(xí)時代——，這股浪潮主要由杰弗里·辛頓教授在2006年發(fā)表的一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破性論文引發(fā)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(dá)到目的，而不是目的本身
 不能辨別人工智能的真正本質(zhì)和價值，制造業(yè)和社會就無法從中獲益
 專業(yè)服務(wù)公司埃森哲（Accenture）在2018年針對六大經(jīng)濟(jì)體的500家制造企業(yè)進(jìn)行了一項關(guān)于采用人工智能的調(diào)查結(jié)果顯示，在參加問卷的高管中，近70%的人認(rèn)識到人工智能對企業(yè)未來的影響，并表現(xiàn)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(guī)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(jié)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(rèn)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(shù)能力估算不足；還是對所收集數(shù)據(jù)的性質(zhì)缺乏了解、分析或應(yīng)用它的能力。令人失望的結(jié)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(yè)的潛力寄予厚望。但能源和資源成本不斷攀升，全球技術(shù)進(jìn)步，特別是在統(tǒng)計、模式識別以及大數(shù)據(jù)平臺相關(guān)技術(shù)的推動下，新的參與者不斷進(jìn)入市場。為了保持競爭力，公司必須不斷優(yōu)化成本績效和質(zhì)量。
 在進(jìn)行任何形式的金融投資之前，公司需要確定其目標(biāo)，并需要具有廣泛領(lǐng)域知識的人員參與。人工智能不是一種產(chǎn)品，它是一門科學(xué)，使機(jī)器能夠發(fā)展出模仿人類認(rèn)知過程的能力，并隨著更多數(shù)據(jù)的獲取而構(gòu)建和擴(kuò)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(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析或應(yīng)用。
 人工智能與制造業(yè)領(lǐng)域的知識相結(jié)合，可以產(chǎn)生有助于設(shè)備狀態(tài)診斷和預(yù)測性維護(hù)的解決方案，從而保護(hù)有價值的資產(chǎn)，提高運(yùn)營效率。需要大量的經(jīng)驗和專業(yè)知識才能闡釋超越數(shù)據(jù)本身所反應(yīng)的價值。在競爭日益激烈的全球環(huán)境中，了解人工智能并熟練地設(shè)計和整合基于人工智能的解決方案的公司將保持強(qiáng)大的競爭力。
 使用歷史上*通用的工具之一創(chuàng)造解決方案和價值
 橫河電機(jī)運(yùn)用其在制造行業(yè)中豐富的知識和經(jīng)驗，通過智能選擇基于AI的工具為客戶創(chuàng)造價值。
 橫河電機(jī)的駒根市工廠位于日本長野縣，該工廠負(fù)責(zé)制造壓力傳感器的半導(dǎo)體零件。在半導(dǎo)體制造中需要執(zhí)行數(shù)百種工藝和微細(xì)加工，其中一些工藝是在內(nèi)部進(jìn)行，因此質(zhì)量控制是關(guān)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(shù)據(jù)，并在處理數(shù)據(jù)時判斷狀況。但是，因為有許多流程工藝會影響質(zhì)量，因此分析這些流程工藝中的數(shù)據(jù)并檢測*復(fù)雜的微小波動超出了人類的執(zhí)行能力。
 在這種狀況中，考慮到目前人工智能的趨勢，公司內(nèi)部人員對*新的數(shù)字技術(shù)也充滿了期望。然而，負(fù)責(zé)產(chǎn)品和制造設(shè)備維護(hù)的工程師對數(shù)字技術(shù)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(fā)人員也無法確定他們自己的技術(shù)在哪里可以得到*好的應(yīng)用。因此，各部門就各種人工智能工具的特點(diǎn)進(jìn)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(shù)找出需要解決的問題。從性能驅(qū)動的管理協(xié)議SQDC(**、質(zhì)量、交付、成本)的角度對其進(jìn)行處理，剝離出關(guān)鍵問題，并為它們分配了優(yōu)先級。他們挑選出*有可能使用人工智能解決的問題，并根據(jù)他們所掌握的*合適的人工智能技術(shù)開發(fā)解決方案。如今，憑借清晰的組織架構(gòu)和明確的目標(biāo)，工廠已經(jīng)成功地建立了共同**的平臺。
 
 在駒根工廠，橫河開發(fā)出基于人工智能的分析工具，用于對制造過程數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分析。屬性的數(shù)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(zhì)量的復(fù)雜波動。**通過大量IIoT數(shù)據(jù)的應(yīng)用，揭示屬性值與其電氣特性之間的因果關(guān)系，使它們能夠發(fā)現(xiàn)影響這些特性的現(xiàn)象。在生產(chǎn)線數(shù)據(jù)和質(zhì)量之間也發(fā)現(xiàn)了新的相關(guān)性?；谌斯ぶ悄艿姆治龉ぞ甙l(fā)揮了至關(guān)重要的作用，因為它可以從大量數(shù)據(jù)中識別重要項目，并在人們以前認(rèn)為不重要的數(shù)據(jù)中尋找有意義的東西。IIoT的普及使數(shù)據(jù)類型和數(shù)量持續(xù)增長—已經(jīng)超越了人類的處理能力—但人工智能將使多維、復(fù)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(jīng)開始在更大范圍內(nèi)應(yīng)用，例如在產(chǎn)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(yùn)行預(yù)測來實現(xiàn)節(jié)能工廠的運(yùn)行。
 人工智能是一種工具，它需要利用人類獲得的豐富經(jīng)驗和知識進(jìn)行學(xué)習(xí)，需要具有豐富專業(yè)知識和理解分析的人教導(dǎo)AI執(zhí)行所需的任務(wù)，并提供經(jīng)驗和見解來解釋結(jié)果以獲取*大的價值。人類必須承擔(dān)其經(jīng)紀(jì)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(jīng)驗，例如在長野縣駒根工廠取得的成果，加強(qiáng)內(nèi)部的協(xié)同**結(jié)構(gòu)，旨在開發(fā)一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使其在工廠中得到實際應(yīng)用。橫河將利用其豐富的專業(yè)知識和行業(yè)經(jīng)驗，與客戶合作**的同時，戰(zhàn)略性地應(yīng)用人工智能來穩(wěn)定設(shè)施的質(zhì)量和預(yù)測性維護(hù)，以及改進(jìn)流程和操作。這將為客戶實現(xiàn)快速、靈活的管理、優(yōu)化運(yùn)營、**價值的全新感受。
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