提高機器性能的核心工作是收集數據。數據爲开發先進的數字自動化提供了基礎。人工智能在提高機器性能方面也發揮着關鍵作用。

如何使用人工智能來提高自動化程度？

工業4.0、物聯網和數字化轉型的一切都始於機器數據收集。有了數據，我們就應該有基礎开始考慮降低成本/時間並提高質量。然而，分析歷史或實時生產數據可能需要大量時間和寶貴的人力資源。這就是人工智能(AI)可以幫助改進自動化系統的地方。

人工智能可以使用收集到的機器/生產數據分析並運行多項測試，目的是識別以下內容：

從機器制造商（OEM）的角度來看：機器的薄弱環節甚至設計改進，以提高系統速度和准確性，從而全面提高效率和質量。

從終端用戶的角度來看：安全風險、瓶頸以及預測機器或生產线中組件何時出現故障的能力（預測性維護）。

哪些流程可以通過人工智能來增強？

機器制造商可以將這些機器/生產數據輸入數字模型（數字孿生），然後可以應用人工智能進行多次模擬，以了解自動化系統在不同時間和不同條件下的表現。人工智能的目標是識別導致故障的薄弱環節，並提供增強機器設計和性能的選項，所有這些都可以在更短的時間內完成，因爲計算機CPU處理數據的速度比人類快得多。

對於終端用戶來說，想法是相似的，但他們將把人工智能應用於生產數據，並尋求改善安全條件、檢測瓶頸和進行預測性維護。總體目標是減少時間和成本，提高質量和安全性。

如果我們談論智能工廠、數字化或工業4.0，那么我們至少必須考慮機器和生產數據收集。借助歷史數據（至少6到12個月）和實時生產數據，AI可以確定組件或系統何時未以100%的效率運行。首先，我們需要教會AI最佳條件、異常和缺陷是什么樣子。然後，AI可以使用可用數據來檢測系統或組件何時轉變爲非最佳行爲（低於100%）。然後，AI可以分析數據以指示未來的組件故障和制造過程中，超出任何系統（有效載荷、速度等）極限的變化，這可能會導致機器早期故障。

制造商如何利用當前的應用來避免中斷？

通過數字孿生、狀態監測和預測性維護，制造商可以利用這些數字工具來提高效率並最大限度地減少中斷：

數字孿生是物理對象（即組件或完整的生產线）的數字表示。數字孿生可以幫助模擬現實生活中的電氣和機械模塊的物理行爲。例如，終端用戶可以利用數字孿生來測試（離线）新的或現有的生產程序，以了解在將它們加載到生產线之前的行爲。通過離线完成所有工作，用戶可以避免系統故障（由於未經測試的代碼），節省能源，節省材料浪費，並避免爲了測試目的而關閉生產线。

條件監測是我們用來確保系統正常運行的方法。使用不同的傳感器和測量系統，我們可以使用條件監測來檢查系統的健康狀況。如果我們應用算法公式或人工智能，我們可以預測某個部件或系統需要維護的確切時間。目標是監測系統的整體健康狀況並避免非計劃生產停工。關鍵是要積極主動，而不是被動應對。

哪些智能功能可以提高自動化水平？

借助自動化技術的最新進展（即控制和驅動、人工智能、傳感器、視覺、通信、安全等），我們能夠設計和制造更加开放、靈活和可擴展的系統，幫助我們改進自動化解決方案或爲未來的智能工廠提供完整的自動化。

可以提高自動化的一些功能包括：

工業通信(5G)：由於需要在車間內進行數據收集和連接以進行數據交換，5G將成爲“未來工廠”的重要組成部分。該無线網絡旨在實現高數據速度、低延遲、安全和高網絡容量。

LiDAR技術：LiDAR傳感器是應用測繪和定位的重要組成部分。對於工業制造，我們看到該技術在自主移動機器人(AMR)中的應用。對於這些自動駕駛汽車來說，安全地檢測生產車間周圍的移動物體和人員非常重要。

高速智能輸送：速度和動態是現代工廠的驅動力。目標是通過優化物料流來確保較短的生產時間。线性運動系統是關鍵。這些高速智能輸送系統爲制造業帶來了靈活性和高速性。

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標題：如何利用自動化系統和人工智能實現更好的機器生產

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