4月14日，西門子正在與微軟合作，使用生成式人工智能工具來改進其工業(yè)工作流程中。
微軟的生成人工智能工具庫包括人工智能代碼生成，將用來加速和簡化西門子的設計、工程、制造和運營流程。兩家公司計劃使用人工智能來加強西門子團隊之間的溝通，加快代碼編寫速度，以幫助工程師更快地完成工作。這有望提高西門子員工的效率和生產(chǎn)力。
一款適用于 Microsoft Teams 的全新 Teamcenter 應用程序?qū)⒂诮衲晖硇r候亮相，服務工程師將使用該應用程序使用自然語音記錄和報告產(chǎn)品設計或質(zhì)量問題。該應用程序可以解析非正式演講以自動創(chuàng)建總結報告，然后將其發(fā)送給適當?shù)膱F隊成員。員工可以用他們喜歡的語言記錄他們的觀察結果，然后使用 Microsoft Azure AI 將其翻譯成公司的語言。
西門子和微軟還在合作開發(fā)可編程邏輯控制器 （PLC） 的代碼生成工具，可編程邏輯控制器是控制全球工廠大多數(shù)機器的工業(yè)計算機。ChatGPT 將用于通過自然語言輸入生成 PLC 代碼，公司認為這將有助于維護團隊更快地識別錯誤。
兩家公司還在研發(fā)能夠更好地發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)缺陷的系統(tǒng)。通過結合微軟Azure機器學習和西門子的Industrial Edge，相機和視頻捕獲的圖像可以由ML系統(tǒng)分析，并用于在車間構建和監(jiān)控AI視覺模型。
人工智能算法在制造業(yè)中的應用，不僅可以提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，還可以改善產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全。西門子和微軟的合作進一步推動了AI在制造業(yè)的加速落地和應用。
PART1
生產(chǎn)過程控制
在制造業(yè)中，精細化的生產(chǎn)過程控制是至關重要的。人工智能算法可以對生產(chǎn)過程進行實時監(jiān)測和控制，幫助廠商避免生產(chǎn)過程中的錯誤和缺陷。
例如，利用深度學習算法對珍珠奶茶的制作過程進行建模，可以實時檢測每一個環(huán)節(jié)的質(zhì)量，預測下一個倒入步驟的時間和量，并根據(jù)不同的補償機制調(diào)整控制參數(shù)，從而獲得更加穩(wěn)定和高質(zhì)量的珍珠奶茶。
PART2
質(zhì)量控制
在制造業(yè)中，質(zhì)量是一切的核心。人工智能算法可以通過模擬與異常檢測的技術，對制造過程中的每個環(huán)節(jié)進行監(jiān)測和控制，從而及時發(fā)現(xiàn)可能存在的質(zhì)量問題。例如，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術，可以對制造過程中的每一件產(chǎn)品進行檢測。對于存在問題的產(chǎn)品，可以及時進行后續(xù)處理，從而降低不合格品的數(shù)量和生產(chǎn)成本。
設備維護和監(jiān)測也是制造業(yè)中的一個關鍵環(huán)節(jié)。人工智能算法可以通過對生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進行分析和處理，對設備的正常運行情況進行預測和監(jiān)測，從而降低設備故障的可能性。例如基于機器學習的壓力傳感器監(jiān)測系統(tǒng)，可以對設備的壓力情況進行監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)異常情況。同時該系統(tǒng)還可以對不同時間段的數(shù)據(jù)進行分析比較，從而預測可能存在的故障，為工廠提供針對性的維護和保養(yǎng)方案。
隨著人工智能技術的發(fā)展，無人化生產(chǎn)也將成為制造業(yè)發(fā)展的趨勢之一。利用機器學習和深度學習等技術，可以使制造流程自動化，工廠生產(chǎn)效率得到極大提高。例如，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的無人化車間系統(tǒng)，可以對整個生產(chǎn)過程進行自動化控制，包括協(xié)調(diào)機器人、自動調(diào)度等多個環(huán)節(jié)。這種工廠可以實現(xiàn)一體化生產(chǎn)，提高效率，并且降低生產(chǎn)成本。總之，人工智能算法在制造業(yè)中的應用是非常廣泛的。無論是在生產(chǎn)過程控制、質(zhì)量監(jiān)測、設備維護監(jiān)測還是在無人化生產(chǎn)等方面都發(fā)揮了重要作用。未來，人工智能技術將成為制造業(yè)的重要推動力量。
