软件提高了人工智能、自动化的灵活性

人工智能洞察

• 人工智能(AI)被用来让机器人变得更聪明，随着这两项技术的进步，人工智能(AI)越来越受欢迎。
• 由于人手不足，机器人被用来填补工厂车间的工作岗位。
• 机器人不会完全取代人类，但人工智能的进步让它们取代了枯燥、肮脏和危险的工作。

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工业自动化继续使制造商能够提高适应生产流程的灵活性，以应对快速变化的市场，增加创新，提高成本效益并缩短产品交付时间。自动化还减轻了人类工人执行单调、有时甚至危险的重复任务的需要。

自动化主要是一个基于硬件的过程，使用专用的机器可以为具有长产品生命周期的大批量应用提供大量的生产节省。然而，如今，传统的自动化正在成为一个不太合适的解决方案。手动编程、重新配置和维护基于硬件的控制系统非常耗时。例如，在高混合、小批量的制造业中，部署工业机器人往往无利可图。这种情况越来越多地出现在对高质量、个性化产品的需求越来越大的市场上。由于不同产品的生产步骤数量不同，一些行业的传统机器人已经达到了极限，而且这种趋势将继续下去。

灵活性的差距阻碍了现代自动化

现代自动化被所谓的“灵活性差距”所阻碍。制造过程中需要的灵活性越高，适应它所需的自动化就越复杂。当这种复杂性在硬件中实现时，成本只能通过高容量和长产品生命周期来证明。此外，随着产品以更快的周期不断发展，这种类型的自动化不容易重新定位。

当产量不够高或产品有太多差异时，人们可以承担那些机器人过于不灵活或过于昂贵的生产任务。然而，制造业受到了冲击持续的全球劳动力短缺．即使在手工制造过程中存在差异，缺乏愿意执行重复和单调任务的可用工人也会导致生产线停工。

随着越来越多的制造陷入灵活性差距——可行的小批量制造和大批量自动化之间的范围——制造商需要一种新的方法来满足产品需求。

基于软件的人工智能可以缩小自动化灵活性的差距

制造企业可以利用基于软件的人工智能(AI)来克服自动化灵活性的差距。制造商需要一种方法，将人的灵活性带入基于机器人的流程，而不是依赖于特定的、专用的硬件。有了人工智能，制造商可以增强现有的机器人来实时处理变化。通过这种方式，可以灵活高效地计划、优化和自动化流程。

制造商可以通过智能软件来延长机器人的功能和寿命，而不是继续投资于日益复杂和昂贵的硬件，而这些硬件的生命周期却越来越短。人工智能的进步，特别是在机器学习(ML)的子领域，为公司提供了规划和改进制造流程的方法。例如，机器学习已经被用于大幅改善生产设施的监控和维护。

软件通过将机器人技术与人工智能相结合，使人工工作站实现自动化，从而缩小了灵活性的差距。在与摄像头相连的人工智能控制装置的帮助下，机器人获得了手眼协调能力和类似人类的灵活性。这些机器人系统可以通过人类的训练来理解要完成的一般任务。使用人工智能，系统可以将训练推广到新的情况和制造过程中的可比差异，包括不同形状或位置的工件。机器人现在可以通过实时独立调整其运动来适应变化。

结合人工智能控制器的机器人可以通过人工示范在几个小时内完成训练。通过一个特殊的机器人控制器和安装在机器人手腕上的一个小摄像头，可以实现许多活动，如挑选单个零件、进给运动、连接和跟踪。

通过演示所需的活动和通常发生的差异，机器人被教导要做什么。在训练过程中，所有必要的数据都被汇总起来，在云中构建一个可以执行任务和方差的神经网络。为了确保运行的可靠性和安全性，所有云活动都必须符合最高的安全标准。

汽车供应商采用人工智能控制自动取件

总部位于德国的汽车供应商采埃孚(ZF)在生产齿轮的大型铣床上实现工件进给自动化时，面临着协调灵活性和精度的挑战。

在工作过程中，金属环从板条箱中取出，放在传送带上，稍后流入齿轮的生产。有几个因素使得这个过程难以自动化。首先，生产步骤是可变的，因为环在交付的网盒中移动并且是随机排列的。盒子的位置和形状也可能有所不同。不断变化的光照条件带来了额外的挑战，环的表面可能是闪亮的金属，有时会被油涂抹，甚至被腐蚀，这使得传统的自动化变得不可能。

采埃孚在自动化工件夹具中使用了人工智能控制器和协作机器人(cobot)。使用自己的控制器，协作机器人将自己定位在板条箱中的环上。然后，该系统进行控制，将机器人独立移动到下一个环，使夹持器进入正确的三维夹持位置。机器人恢复控制，拿起戒指并将其移动到传送带上放置。这个添加了人工智能的机器人只花了几天的时间。

可靠的质量控制管理:人工智能检查冷却剂泄漏

制造业成功的另一个前提是产品质量的持续高水平，这就是为什么准确的质量管理如此重要。另一方面，同样重要的是要注意到自动化的首要目标是减少人类的工作量。正如BSH Hausgeräte GmbH的例子所证明的那样，在减少人力工作量的同时，找到一种可行且直观的解决方案来解决质量问题是可能的。

在这种情况下，一家欧洲大型白色家电制造商的西班牙生产基地依靠自动化来检查冰箱的冷却剂泄漏。所谓的“嗅冰箱”是一种单调、容易出错的活动。在这种应用中，冰箱制造商使用手持式探头来搜索压缩机和铜管焊接处的冷却泄漏。当泄漏未被发现时，有害物质可能会逃逸，因此这是一项重要的安全测试。

为了确保管道防漏，探针被带到距离焊点一毫米以内的地方，焊点的位置可以改变。人工智能控制系统将机器人引导到连接处，以检测可能的泄漏。通过这种方式，机器人可以以可重复的精度和一致的质量执行繁琐的任务。

基于软件的人工智能使制造业更加自动化

增强机器人适应差异的能力是人工智能如何弥补灵活性差距的一个例子。有了人工智能，生产效率、可靠性和质量可以得到提高和保持。然而，人工智能的好处可以延伸到自动化制造过程之外。

例如，通过AI/ML，决策者可以更快地获取有关生产线、供应链和产品运营的实时信息。这将使他们能够更好地评估未来的产品开发、新的商业模式和整体战略决策。

这些信息也可以被机器人用来改进它们自己的操作。例如，预测性维护是一种人工智能可以跟踪整个工厂车间的机器人操作的技术。随着时间的推移，人工智能可以预测各种设备何时需要维护。当设备出现故障时，这种维护可以安排，而不是关闭生产，从而最大限度地减少对生产的影响。

自动化中的人工智能是所有行业制造商未来成功的关键因素。人工智能软件可以扩展机器人设备的必要敏捷性，而不是依赖复杂而昂贵的硬件解决方案或手动工作站，以克服灵活性差距。人工智能不仅加速了自动化和机器人的训练，而且随着产品变得越来越复杂，它还改变了开发人员和设计师如何规划更经济的生产。

采用基于人工智能的软件来增强自动化流程的公司将能够灵活地适应不断变化的市场条件、客户需求的变化和更短的产品生命周期。

马特•琼斯美国销售和运营总经理，Micropsi行业．编辑克里斯·瓦夫拉，网络内容经理，控制工程、CFE媒体与技术、cvavra@cfemedia.com．

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关键词:人工智能，机器人，自动化

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