人工智能和机器人的四大趋势

工厂中最新的工业自动化和机器人发展依赖于机器层面(即边缘)的深度知识和数据洞察力的生成和收集。机器可以向人类操作员学习，从而提高产量。人工智能控制的技术可以通过使用工业物联网(IIoT)设备产生的数据来预测产品和设备故障，从而增强机器学习的能力。综合数据的分析和使用使用户能够快速预测潜在的机器错误，防止中断和产品质量的恶化。

随着从大规模定制到高混合、小批量的转变，必须通过减少人为错误和机器停机时间来提高效率。具有学习算法的人工智能可以帮助机器操作员在每次切换中达到最佳效果。创新的控制技术还可以帮助员工与机器人和机器一起工作，以实现卓越的制造。这是通过使用广泛的工厂自动化设备来实现的，这些设备可以实现具有工业物联网功能的生产或在设备中实现最佳的人工智能算法。配备人工智能的控制器可以用来检测任何设备不正常的迹象。人工智能算法允许它从传感器的精确数据中学习设备的重复运动。这反过来又为状态监测和机器的实时控制提供反馈。

工业4.0和工业物联网能够准确收集历史数据。然而，许多人工智能项目都在努力实现新数据的可视化。预测性维护和控制解决方案，可以将生产线和设备的控制功能与人工智能处理实时对齐。它们可以通过生成带有时间戳且易于可视化的新数据(而不是历史数据)来支持公司。

从机器收集原始数据的过程是完全自动化的，使用人工智能控制器在机器的“边缘”上操作。这可以提高数据的准确性和一致性。

2020年以后，人工智能辅助的协作机器人将发挥越来越重要的作用。其目的是创造健康和安全的生活和工作条件，减少对环境的危害。装配和拆卸机器人将在这里发挥重要作用。新一代机器人可以向机器操作员学习(传感)，并在循环生产线上与协作机器人(控制)协作。他们从他们的行动中收集智能和直观的数据，使用算法评估数据，向操作员提供下一步的建议，并为每次转换(思考)实施有效的流程。

本文最初发表于欧洲控制工程网站。CFE Media编辑。