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如何让AI与制造现场合二为一?
~让机械拥有熟练技师的智慧,是一个不小的挑战~






欧姆龙信息工程专家仲岛晶。

正是他将世界最尖端信息通信技术(ICT)与人工智能(AI)技术融入到了欧姆龙产品中。

1987年进入公司后,仲岛一直从事UNIX工作站与ITRON等的实时OS开发工作,并由此掌握了如何在ATM以及自动检票机中嵌入开放式架构的技术。在制造现场,仲岛构建起了智能化系统,使基板检测设备能自动记忆优质产品,发现异常,其挑战横跨了多个领域。

如今,仲岛又向如何融合AI与制造发起了挑战。

“如果熟练技师的经验与直觉能植入每一台机械,使得机械在部件受损前,自身就能通知操作员,并预知次品产生的前兆,修正动作,从而避免次品的产生,那么人们就能更加轻松地在制造现场工作。”

就如同掌握了熟练技术与知识的技术员那样,凭借经验与预测来防止故障的发生。

机械能学会熟练技师的智慧吗?通过技术改变制造现场,仲岛开始发起挑战。

杜绝故障,消灭次品




“在和海外制造现场人员讨论时,他们经常会提到‘无专家维修’。制造现场一旦发生故障,常常需要具有10年以上经验的技术员才能解决,所以现场希望拥有谁都能简单且迅速解决故障的机械。故障不解决就会导致大量次品的产生,甚者会造成停产。”仲岛就制造现场的需求进行了说明。

“近年来,从资源、环境方面减少制造现场的次品和废弃物的努力取得了进展。比如,欧洲针对食品工厂出台了零废弃物的规定,甚至还有企业决定对自身不能预测故障的机械不予以采购。”


AI可通过少量现场信息,迅速判断“异常”




仲岛找到的突破口是边缘计算。所谓边缘领域,是指在控制现场机械的控制器内安装机械学习引擎,由机械自身进行实时状态监控,并探测机械的“异常”动态的结构。 仲岛以大脑为例,就该结构做了如下说明。

“如果将云上进行的大数据挖掘与机械学习当作‘大脑思考式AI’,那么现场进行的小数据机械学习就是‘脊椎反射式AI’了。可应用于IoT的传感器群对生产线与设备进行实时监控,以高速收集数据,从中提取具有特征量的异常后,通过编制时间序列数据库与机械学习来进行监控,然后迅速做出反馈,其反应速度相当于云上进行同等监控反馈的10倍乃至100倍以上。当人类在面临某些异常或危险时,身体会做出反射性运动,AI就是让机械进行这种脊椎反射。”


通过进行机械学习的机械移动控制器检测“异常”动态



仲岛所要开发的便是在发现“异常”阶段可向现场人员发出判断请求的AI。

“制造现场并不需要庞大的实验次数以及数据数量,但理解‘机械为何做出如此判断’的算法却不可或缺。因为次品以及异常的发生频率原本并不高,如果无法理解机械为何做出异常判断,那么人类是无法保证质量的。我们计划使用非异常时的正常数据,在控制器内安装可以识别机械‘异常’现象的算法。”


工厂自动化(FA)领域的AI技术(算法)的分类示例



制造现场与AI融合的未来图景


工厂自动化(FA)领域的AI技术(算法)的分类示例



在控制器内安装AI功能,不光需要AI技术,还需要机械自动化技术、开放式架构技术,此外还必须精通制造现场的需求。因引进AI功能而对控制产生影响,或者导致生产线误工,是绝对不被允许的。

“要想发现机械‘异常’的动态,就需要一个以1/1,000秒-1/100,000秒为单位实时收集、分析、反馈所有控制数据的机制。因此我们将时间序列数据库与机械学习引擎加以高速化、轻量化,并与控制功能相融合。这只有像欧姆龙这样具备了基于开放式架构的控制器、启动机械的伺服马达以及各种传感器群等广泛产品阵容的厂家才可能做到。”

即使是熟练技师也会偶尔犯错。现场经常能听到“第一次操作时”、“经过很长时候再次操作时”、“条件发生改变时”等“不同于平常”时容易犯错的呼声。如果机械学会了熟练技师的智慧,就能解决人类的弱点。

“所谓‘异常’,是由于与制造相关的、被称作4M变动的MAN(人)MACHINE(机械)MATERIAL(材料)METHOD(方法)的条件发生变化而发生的,其原因难以胜数,有些异常几年才会发生,所以无法用1台控制器便加以解决。

因此需要在云层面进行长周期的预防维护,也需要在边缘层面进行短期的即时的预防维护。如何平衡二者,是今后我们需要进一步研究的。”

仲岛的眼光已经投向了挑战的未来。如果机械具有熟练技师的智慧,就能让人类更易于工作,熟练技师可以进一步集中精力进行创新。为了创造更多价值,为了用技术改善制造现场,仲岛的挑战将不会止步。

“安装了AI的机械自动化控制器的第一步目标是预防维护,但我们的最终目的是实现由AI进行控制的智能制造。实现机械以及工厂本身的智能化,生产最好的产品。而人可以挑战更多的创意创造。希望我能创造起这样的未来。”,仲岛说道。


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