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西門子+微軟:ChatGPT+PLC真的來了

時間:2023/4/17閱讀:689
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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(jìn)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(shè)計(jì)、工程、制造和運(yùn)營流程。兩家公司計(jì)劃使用人工智能來加強(qiáng)西門子團(tuán)隊(duì)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(yīng)用程序?qū)⒂诮衲晖硇r候亮相,服務(wù)工程師將使用該應(yīng)用程序使用自然語音記錄和報(bào)告產(chǎn)品設(shè)計(jì)或質(zhì)量問題。該應(yīng)用程序可以解析非正式演講以自動創(chuàng)建總結(jié)報(bào)告,然后將其發(fā)送給適當(dāng)?shù)膱F(tuán)隊(duì)成員。員工可以用他們喜歡的語言記錄他們的觀察結(jié)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(jī)器的工業(yè)計(jì)算機(jī)。ChatGPT 將用于通過自然語言輸入生成 PLC 代碼,公司認(rèn)為這將有助于維護(hù)團(tuán)隊(duì)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(jié)合微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)和西門子的Industrial Edge,相機(jī)和視頻捕獲的圖像可以由ML系統(tǒng)分析,并用于在車間構(gòu)建和監(jiān)控AI視覺模型。

人工智能算法在制造業(yè)中的應(yīng)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(jìn)一步推動了AI在制造業(yè)的加速落地和應(yīng)用。

PART1









生產(chǎn)過程控制

在制造業(yè)中,精細(xì)化的生產(chǎn)過程控制是至關(guān)重要的。人工智能算法可以對生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)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(xué)習(xí)算法對珍珠奶茶的制作過程進(jìn)行建模,可以實(shí)時檢測每一個環(huán)節(jié)的質(zhì)量,預(yù)測下一個倒入步驟的時間和量,并根據(jù)不同的補(bǔ)償機(jī)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(shù),對制造過程中的每個環(huán)節(jié)進(jìn)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(luò)的圖像識別技術(shù),可以對制造過程中的每一件產(chǎn)品進(jìn)行檢測。對于存在問題的產(chǎn)品,可以及時進(jìn)行后續(xù)處理,從而降低不合格品的數(shù)量和生產(chǎn)成本。
PART3





設(shè)備維護(hù)和監(jiān)測



設(shè)備維護(hù)和監(jiān)測也是制造業(yè)中的一個關(guān)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(jìn)行分析和處理,對設(shè)備的正常運(yùn)行情況進(jìn)行預(yù)測和監(jiān)測,從而降低設(shè)備故障的可能性。
例如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的壓力傳感器監(jiān)測系統(tǒng),可以對設(shè)備的壓力情況進(jìn)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(jìn)行分析比較,從而預(yù)測可能存在的故障,為工廠提供針對性的維護(hù)和保養(yǎng)方案。
PART4





無人化生產(chǎn)



隨著人工智能技術(shù)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù),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(luò)的無人化車間系統(tǒng),可以對整個生產(chǎn)過程進(jìn)行自動化控制,包括協(xié)調(diào)機(jī)器人、自動調(diào)度等多個環(huán)節(jié)。這種工廠可以實(shí)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(yīng)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(shè)備維護(hù)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(shù)將成為制造業(yè)的重要推動力量。


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