如何利用自动化系统和人工智能实现更好的机器生产

提高机器性能的核心工作是收集数据。数据为开发先进的数字自动化提供了基础。人工智能在提高机器性能方面也发挥着关键作用。

如何使用人工智能来提高自动化程度？

工业4.0、物联网和数字化转型的一切都始于机器数据收集。有了数据，我们就应该有基础开始考虑降低成本/时间并提高质量。然而，分析历史或实时生产数据可能需要大量时间和宝贵的人力资源。这就是人工智能(AI)可以帮助改进自动化系统的地方。

人工智能可以使用收集到的机器/生产数据分析并运行多项测试，目的是识别以下内容：

从机器制造商（OEM）的角度来看：机器的薄弱环节甚至设计改进，以提高系统速度和准确性，从而全面提高效率和质量。

从终端用户的角度来看：安全风险、瓶颈以及预测机器或生产线中组件何时出现故障的能力（预测性维护）。

哪些流程可以通过人工智能来增强？

机器制造商可以将这些机器/生产数据输入数字模型（数字孪生），然后可以应用人工智能进行多次模拟，以了解自动化系统在不同时间和不同条件下的表现。人工智能的目标是识别导致故障的薄弱环节，并提供增强机器设计和性能的选项，所有这些都可以在更短的时间内完成，因为计算机CPU处理数据的速度比人类快得多。

对于终端用户来说，想法是相似的，但他们将把人工智能应用于生产数据，并寻求改善安全条件、检测瓶颈和进行预测性维护。总体目标是减少时间和成本，提高质量和安全性。

如果我们谈论智能工厂、数字化或工业4.0，那么我们至少必须考虑机器和生产数据收集。借助历史数据（至少6到12个月）和实时生产数据，AI可以确定组件或系统何时未以100%的效率运行。首先，我们需要教会AI最佳条件、异常和缺陷是什么样子。然后，AI可以使用可用数据来检测系统或组件何时转变为非最佳行为（低于100%）。然后，AI可以分析数据以指示未来的组件故障和制造过程中，超出任何系统（有效载荷、速度等）极限的变化，这可能会导致机器早期故障。

制造商如何利用当前的应用来避免中断？

通过数字孪生、状态监测和预测性维护，制造商可以利用这些数字工具来提高效率并最大限度地减少中断：

数字孪生是物理对象（即组件或完整的生产线）的数字表示。数字孪生可以帮助模拟现实生活中的电气和机械模块的物理行为。例如，终端用户可以利用数字孪生来测试（离线）新的或现有的生产程序，以了解在将它们加载到生产线之前的行为。通过离线完成所有工作，用户可以避免系统故障（由于未经测试的代码），节省能源，节省材料浪费，并避免为了测试目的而关闭生产线。

条件监测是我们用来确保系统正常运行的方法。使用不同的传感器和测量系统，我们可以使用条件监测来检查系统的健康状况。如果我们应用算法公式或人工智能，我们可以预测某个部件或系统需要维护的确切时间。目标是监测系统的整体健康状况并避免非计划生产停工。关键是要积极主动，而不是被动应对。

哪些智能功能可以提高自动化水平？

借助自动化技术的最新进展（即控制和驱动、人工智能、传感器、视觉、通信、安全等），我们能够设计和制造更加开放、灵活和可扩展的系统，帮助我们改进自动化解决方案或为未来的智能工厂提供完整的自动化。

可以提高自动化的一些功能包括：

工业通信(5G)：由于需要在车间内进行数据收集和连接以进行数据交换，5G将成为“未来工厂”的重要组成部分。该无线网络旨在实现高数据速度、低延迟、安全和高网络容量。

LiDAR技术：LiDAR传感器是应用测绘和定位的重要组成部分。对于工业制造，我们看到该技术在自主移动机器人(AMR)中的应用。对于这些自动驾驶汽车来说，安全地检测生产车间周围的移动物体和人员非常重要。

高速智能输送：速度和动态是现代工厂的驱动力。目标是通过优化物料流来确保较短的生产时间。线性运动系统是关键。这些高速智能输送系统为制造业带来了灵活性和高速性。