控制系统模块 1756-IF6CIS 使用方便

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随着ChatGPT和生成式人工智能（AI）进入到大众的视线，突然之间，它成为世界上热门的讨论话题之一。

不过，在制造业，这并不完全是件新鲜事。十多年来，机器学习（ML）技术一直在削减成本并改善测试和测量操作的结果，希望利用过程数据来收集可操作的见解是工业4.0的基础原则。

由于制造业对人工智能的认识和经验方面可能于其他一些领域，人们很容易忽视新一波的"新闻炒作"，但罗克韦尔自动化Kalypso数据科学与人工智能实践经理Mithun Nagabhairava表示，人工智能对制造业的革命性影响才刚刚开始。

AI/ML的进步引领制造业的新时代

从支持人工智能的决策系统（为不断发展的劳动力提供支持）到优化运营的自主系统，AI/ML正在引领制造业的新时代。Nagabhairava认为，值得注意的是，人工智能在推动工业制造商的自动化实现自主化方面发挥着关键作用，类似于自动驾驶汽车改变汽车领域的变革性影响。

我们发现特别引人注目的进步是那些将AI/ML的力量与优控制理论的成熟基石协同起来的领域。优控制理论起源于18世纪，经过几个世纪的发展，与制造过程的确定性非常吻合。

创新的AI/ML技术、高性能计算基础设施和经济高效的大规模数据采集，正在帮助解决涉及多变量、非线性和时间动力学的更复杂的制造挑战，并以前所未有的规模推动创新。

通过处理和分析大量数据集，AI/ML算法有助于得出分析模型，这些模型描述了系统在不断变化的环境中的历史行为，并确定制造商为提高资产可用性、优化运营、加强质量控制和减少能源使用而采取的佳行动。

以下是几项显著的进步：

自主控制：利用 AI/ML，制造过程正在从自动化向自主控制的方向发展，使系统能够在没有人为干预的情况下做出实时决策和调整。

机器视觉系统：将先进的闭环控制策略与先进的感官机器视觉AI反馈相结合，使PLC能够采取自动纠正措施，以实时减少缺陷。

演化建模：在数据科学实践的早期，单点解决方案是常态，其中根据从可用数据中得出的各种标准选择单个模型。然后，这种方法演变为从潜在候选模型的集合中构建模型。演化模型（evolutionary model）正在兴起，这种方法要求每个模型在每一次迭代中都要成功适应，以求生存，从而开发出更加符合实际物理过程和各自系统动态的高精度和稳健的模型。

消费品制造：在食品、饮料、纸浆和造纸制造中，原材料的可变性是一个常见的问题，通常会导致不可预测的产品和机器性能问题。此外，工厂的环境条件会显著影响原材料的性能，从而使工艺进一步复杂化。

传统上，操作员和工程师使用试错法来解决这些类型的问题。这种方法虽然有时很成功，但非常耗时，高度依赖领域的知识且不规范，导致废品率和吞吐率参差不齐。利用自主控制策略，企业能够构建可靠的模型，将操作员的知识与从历史数据中获得的经验相结合，以确定需要如何调整系统以获得佳结果。

轮胎制造：由于每一步都有数百种材料成分、错综复杂的化合物相互作用和严格的质量控制要求，整个过程中原材料、生产条件和流变特性的变化可能导致轮胎质量不一致。

在AI/ML技术的支持下，的轮胎制造商正在利用先进的闭环优化和机器视觉功能来优化生产流程，从而克服这些挑战。其中包括开发工艺模型和优化功能，以实现混合时的佳门尼粘度，在挤出时更接近设定点的一致重量测量，减少轮胎成型机的超差事件，固化时的佳硫化性能以及终检查时的自动缺陷检测。

医疗器械制造：在整个生产过程中防止污染和实现每个终产品的一致性是该行业的两个重大挑战。机器视觉为保证合格证书提供了新的途径，通过利用2D/3D成像系统和深度学习卷积神经网络（CNN）模型，整合了jingque计量和缺陷检测功能。这些功能可实现高度自动化，使制造商能够在完全封闭的环境中运营。

这种方法消除了需要操作员直接接触的阶段，而操作员通常是污染的主要来源。此外，AI技术的进步使机器人运动更加jingque和准确，当与先进的机器视觉功能相结合时，可以大限度地提高设备的吞吐量和一致性，从而推动巨大的商业价值。

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