制造商可以通过多种方式从人工智能中受益，例如提高生产、质量控制和效率。尽管AI为制造商提供了几个新的应用程序，但要获得最大价值，公司必须在整个制造过程中使用它。这意味着制造工程师需要专注于人工智能数据准备、建模、仿真和测试以及部署四个关键方面，才能在不间断的制造过程中成功使用人工智能。您无需成为AI专家工程师可能认为开发AI模型需要花费大量时间，但通常情况并非如此。建模是工作流过程中的一个重要步骤，但不是最终目标。要成功使用AI，在流程的一开始就发现任何问题至关重要。这让工程师知道他们需要在工作流程中的什么地方投入时间和资源以获得最佳结果。在讨论工作流程时，有两点需要考虑：制造系统庞大而复杂，人工智能只是其中的一部分。因此，人工智能需要在所有场景下与生产线上的所有其他工作部件协同工作。其中一部分是使用工业通信协议（如OPCUA）和其他机器软件（如控制、监控逻辑和人机界面）从设备上的传感器收集数据。在这种情况下，工程师在采用AI时就已经为成功做好了准备，因为他们已经了解设备，无论他们是否拥有丰富的AI经验。换句话说，如果他们不是AI专家，他们仍然可以利用自己的专业知识将AI成功添加到他们的工作流程中。AI-DrivenWorkflow构建AI驱动的工作流需要4个步骤：1.数据准备当没有好的数据来训练AI模型时，项目更容易失败。因此，数据准备至关重要。不正确的数据可能会花费工程师时间来找出模型无法正常工作的原因。训练模型通常是最耗时的步骤，但也是重要的一步。工程师不应专注于改进模型，而应从尽可能干净、带标签的数据开始，并专注于进入模型的数据。例如，工程师不应调整参数和微调模型，而应专注于预处理并确保正确标记输入模型的数据。这确保了模型理解和处理数据。另一个挑战是机器操作员和机器制造商之间的区别。前者通常可以访问设备的操作，而后者需要这些数据来训练AI模型。为确保机器制造商与机器操作员（即他们的客户）共享数据，双方应制定协议和业务模型来管理这种共享。建筑设备制造商Caterpillar提供了一个很好的例子来说明数据准备的重要性。它收集了大量的现场数据，虽然这对于准确的AI建模是必要的，但也意味着需要大量的时间来进行数据清洗和标注。该公司已成功使用MATLAB简化了这一过程。它帮助公司开发干净、标记的数据，然后将这些数据输入机器学习模型，以利用来自该领域机器的强大洞察力。此外，对于拥有领域专业知识但不是AI专家的用户来说，该过程具有可扩展性和灵活性。2.AI建模此阶段在数据被清理并正确标记后开始。其实就是模型从数据中学习的时候。当工程师拥有可以根据输入做出明智决策的准确可靠的模型时，他们就知道他们已经进入了成功的建模阶段。这个阶段还需要工程师使用机器学习、深度学习或两者的结合来决定哪些结果最准确。在建模阶段，无论是使用深度学习还是机器学习模型，重要的是能够访问AI工作流程的几种算法，例如分类、预测和回归。作为起点，由更广泛的社区创建的各种预建模型可能会有所帮助。工程师还可以使用灵活的工具，例如MATLAB和Simulink。值得注意的是，虽然算法和预建模型是一个良好的开端，但工程师应该通过使用其领域中其他人的算法和示例来找到实现其特定目标的最有效途径。这就是为什么MATLAB提供了数百个不同的示例来构建跨多个领域的AI模型。此外，要考虑的另一个方面是跟踪更改和记录训练迭代至关重要。像ExperimentManager这样的工具可以通过解释导致最准确模型和可重现结果的参数来帮助解决这个问题。3.模拟和测试这一步确保AI模型正确工作。人工智能模型是更大系统的一部分，需要与系统的各个部分协同工作。例如，在制造业中，人工智能模型可能支持预测性维护、动态轨迹规划或视觉质量检查。机器软件的其余部分包括控制、监控逻辑和其他组件。仿真和测试让工程师知道模型的一部分按预期工作，无论是单独使用还是与其他系统一起使用。一个模型只有在能够证明它按预期工作并且足以有效降低风险的情况下才能在现实世界中使用。无论情况如何，模型都必须以应有的方式做出响应。在使用模型之前，工程师在这个阶段应该问几个问题：模型准确吗？模型是否在每种情况下都按预期执行？是否涵盖了所有边缘情况？Simulink等工具允许工程师在设备上使用模型之前检查模型是否按预期运行。这有助于避免在重新设计上花费时间和金钱。这些工具还通过成功模拟和测试模型的预期案例并确认预期目标得到满足，帮助建立高水平的信心。4.部署一旦准备好部署，下一步就是用将要使用的语言准备模型。为此，工程师通常需要共享现有模型。这允许模型适合给定的控制硬件环境，例如嵌入式控制器、PLC或边缘设备。MATLAB等灵活的工具通常可以在任何类型的场景中生成最终代码，使工程师能够在来自不同硬件供应商的许多不同环境中部署模型。他们可以在不重写原始代码的情况下做到这一点。例如，将模型直接部署到PLC时，自动代码生成消除了手动编程过程中可能包含的编码错误。这也提供了优化的C/C++或IEC61131代码，可以在主要供应商的PLC上高效运行。要成功部署AI，您不需要数据科学家或AI专家。但是，有一些关键资源可以帮助工程师和他们的AI模型为成功做好准备。这包括为科学家和工程师打造的特定工具、将AI添加到工作流程的应用程序和功能、各种不间断操作的部署选项，以及随时准备回答AI相关问题的专家。为工程师提供合适的资源来帮助他们成功添加AI将使他们能够提供最佳结果。
