人工智能辅助的工业生产机器设置优化：MachOptima 可节省高达 80% 的成本 – 图片来源：Xpert.Digital
技能短缺和成本压力：人工智能如何塑造制造业的未来
从成本陷阱到效率革命：人工智能如何改变现代生产格局
现代工业生产面临前所未有的挑战，这迫使传统制造方式进行根本性的变革。不断上涨的生产成本、激烈的全球竞争、熟练工人的严重短缺、能源价格的波动以及供应链问题，都迫使企业彻底反思并优化其生产流程。在这种复杂的环境下，人工智能正成为一项具有变革意义的关键技术，它不仅能够提高效率，还能开辟流程优化的全新维度。.
机器设备在现代制造业中的核心作用
机器调试是所有工业生产链的基础，也是制造业生产计划中最关键的任务之一。这一关键阶段显著决定了后续整个生产过程的质量、效率和成本效益。工业机械师、机器和设备操作员以及专业的调试技术人员肩负着重大的责任，因为他们的工作直接影响产品质量和整个生产过程的效率。.
传统机器设置的核心任务和挑战
机器的调试涉及诸多复杂且耗时的步骤。首先，必须选择并精确组装适合特定制造任务的工具。随后，调整机器参数，例如转速、进给速度、温度和压力，需要对机器技术和材料特性有透彻的了解。在正式生产开始之前，进行试运行和校准对于确保机器的最佳运行至关重要。最后，必须纠正所有错误并进行微调，以达到所需的产品质量。.
传统的做法往往依赖于经验、直觉和耗时的反复试验。机器操作员必须尝试不同的参数组合，评估其效果，并逐步优化。这个过程可能需要数小时甚至数天，尤其对于复杂的制造任务或新产品变体而言更是如此。在此期间，生产设备处于闲置状态，导致生产力显著下降和成本增加。.
程序分类和工业意义
机器设置是每个生产流程准备阶段不可或缺的一部分，也是战略生产计划与实际生产之间的关键纽带。它与工艺工程、质量保证和物料管理紧密相关。设置阶段的错误或低效会直接影响下游生产流程，并可能导致质量问题、报废或返工。.
在现代工业4.0环境下，机器配置正日益成为一项战略性成功因素。能否快速、精确且经济高效地配置机器以适应新的生产任务，将显著影响企业的灵活性和对不断变化的市场需求的响应能力。能够缩短配置时间的企业可以经济地生产小批量产品，从而提供定制化产品。.
人工智能支持的流程优化带来的革命
人工智能正在从根本上改变工业流程的分析、理解和优化方式。与基于人类经验和线性优化方法的传统方法不同，人工智能驱动的流程优化利用复杂的算法、机器学习和先进的数据分析方法，从整体上理解和改进生产流程。.
流程优化范式转变
人工智能在生产工程中的应用代表着一次根本性的范式转变。传统的优化方法通常依赖于技术实验或基于仿真的方法，而机器学习则能够识别生产数据中以往无法发现的模式和关系。这种能力在生产工程领域尤为重要，因为混合学习方法将数据驱动的机器学习模型与物理知识和领域特定知识相结合，可以显著减少理解和改进生产流程所需的实验工作量。.
现代人工智能系统能够实时分析海量生产数据，并得出精准的预测和优化建议。这些数据包括机器温度、生产时间、错误率、材料消耗、能源消耗以及现代生产设施持续生成的许多其他参数。通过分析这些数据流，人工智能算法可以识别各种工艺参数之间的复杂关系，并发现人类难以察觉的优化潜力。.
通过智能数据分析提高效率
人工智能支持的流程优化的一项关键优势在于，它能够从大型数据集的分析中得出具体的行动建议。现代生产设施持续生成有关其运行状况的数据，而这些数据传统上仅得到有限利用。人工智能系统可以系统地评估这些数据，识别隐藏的模式，并基于这些发现提出改进方案。.
专家知识的整合在这一过程中发挥着至关重要的作用。将数据驱动建模技术与专业知识相结合，不仅能提高模型预测的准确性，还能增强结果的可解释性，从而提升用户接受度和信任度。数据科学与制造技术之间的这种跨学科合作，使得从多个角度审视复杂挑战并开发创新解决方案成为可能。.
MachOptima：人工智能驱动工业优化领域的先驱
MachOptima代表了人工智能驱动流程优化领域技术创新的巅峰。作为著名的马克斯·普朗克智能系统研究所的衍生公司，MachOptima成功地将基础研究转化为实际的工业应用。马克斯·普朗克智能系统研究所位于斯图加特和图宾根，汇聚了智能系统这一新兴领域的前沿跨学科研究。该研究所在机器学习、机器人、材料科学和生物学方面的专业知识，为MachOptima的创新技术奠定了科学基础。.
以科学卓越为基础
MachOptima 的创始人 Sinan Ozgun Demir 博士和 Saadet Fatma Baltaci Demir 硕士拥有深厚的科学专业知识和丰富的智能系统开发实践经验。作为马克斯·普朗克学会官方创业孵化器 MAX!mize 的成员，MachOptima 受益于其独特的生态系统，该生态系统汇聚了卓越的科学水平、技术创新和创业支持。.
德国已成为衍生公司的主要聚集地，其衍生公司数量从上世纪90年代末的6800家显著增长至2014年的2万多家。这一发展凸显了科学发现成功转化为实际应用和经济效益。衍生公司为知识和技术转移做出了重大贡献，并在未来导向型产业中创造了新的就业机会。.
革命性技术：非侵入式、数据高效的优化
MachOptima 的方法以其非侵入性和数据高效性为特点。与通常需要对现有生产设施进行大量改造的传统优化方法不同，MachOptima 可直接在现有系统上运行，并利用先进的机器学习算法来识别最佳参数设置。.
该技术基于人工智能驱动的输入参数优化和先进模型开发的智能结合。系统分析温度、压力、持续时间和材料成分等各种输入参数与质量、速度和资源消耗等性能指标之间的关系。通过这种分析，系统可以精确预测不同参数设置的影响，并提出最佳配置方案。.
从 45% 到 0% 的错误率：德国人工智能如何解决行业最大难题
从 45% 到 0% 的错误率：德国人工智能如何解决行业最大难题——图片来源：Xpert.Digital
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例如，想象一下工厂里一台非常复杂的机器，用来给汽车零件喷漆或给微芯片涂层。这台机器有很多“控制装置”和“按钮”（参数），例如温度、压力、速度、持续时间、电压等等。.
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工业人工智能的成功案例：全球企业通过智能制造优化节省 80% 的时间
实践中令人印象深刻的成功案例
MachOptima技术的有效性已通过来自各行各业的众多成功案例得到充分证明。这些案例研究不仅展现了该技术的通用性，更体现了其在节省成本和时间方面的巨大潜力。.
博世：革新微芯片表面涂层技术
在博世，研究重点是优化微芯片生产的表面涂层。挑战在于实现缺陷率低于0.3%的保护涂层。传统方法需要进行大量的实验室测试，尝试不同的参数组合，例如温度、压力、等离子体预处理时间、脉冲持续时间和热处理时间。.
MachOptima 的人工智能系统分析了这些参数之间复杂的相互作用，并识别出对涂层质量影响最大的关键工艺步骤。结果令人瞩目：在实现目标性能的同时，节省了 85% 的时间和成本。该系统的效率尤其值得称道：传统的优化周期需要一周的实验室测试，而人工智能系统在一台标准的 Intel i7 计算机上仅需一分钟即可刷新模型并选择下一组参数。.
梅赛德斯-奔驰：汽车喷漆工艺的变革
梅赛德斯-奔驰利用MachOptima的技术优化了车身喷漆的电泳涂装校准。由于需要持续进行批量生产，因此面临的挑战是在达到目标涂层厚度的同时，限制测试次数。需要优化的参数包括电压、电流、涂覆时间和各种材料特性。.
MachOptima 的人工智能系统在此也取得了卓越的成果：在节省约 80% 的时间和成本的同时，达到了目标涂层厚度，从而显著减少了停机时间。其效率甚至比博世的还要令人印象深刻：基于历史数据的虚拟测试，每个优化周期仅需约 2 秒；在配备 M3 Max 芯片的 Mac 上，模型刷新和选择下一组参数仅需约 5 秒。.
马克斯·普朗克研究所：精密模拟校准
与马克斯·普朗克研究所的合作展示了 MachOptima 优化高度复杂科学应用的能力。该项目专注于软体模拟的仿真校准和材料识别。其挑战在于精确确定阻尼系数和摩擦系数，以开发高精度的仿真模型。.
结果令人瞩目：我们成功构建了一个高度精确且稳定的仿真模型，仅需在包含980万种可能性的整个搜索空间中选取1万分之二（0.02%）的样本进行实验。实验工作量的显著减少，以及模型精度的大幅提升，充分展现了人工智能驱动优化技术的变革性潜力。.
创新材料研究：剪切力优化微柱设计
MachOptima公司还通过开发剪切优化微柱设计来提高粘附力，展现了其在材料研究领域的创新实力。该项目旨在通过优化贝塞尔曲线的控制点和微柱的底部直径来最大化剪切力。.
结果超出预期：剪切性能至少提升了 50%，同时还探索出了使用传统方法无法发现的全新、非直觉式设计。该案例研究凸显了人工智能发现超越人类直觉的创新解决方案的能力。.
数字化与工业4.0：转型背景
MachOptima的成功与德国工业数字化转型的大背景相契合。受新冠疫情、供应链中断、国际竞争压力、技能短缺和能源成本上涨等挑战的推动，机械工程领域的数字化进程已取得显著进展。.
数字化带来的挑战和机遇
许多机械工程行业的公司对数字化仍持保留态度，不愿采取相应的措施。生产环境往往历经数十年发展演变，导致机器设备种类繁多，来自不同的制造商。每台机器都使用不同的接口和协议，一些老旧系统甚至完全缺少连接器。.
尽管面临这些挑战，数字化转型已势在必行。只有通过对制造业进行全面、端到端的数字化改造，企业才能提高生产效率、降低成本，并为客户提供创新解决方案。数字化使机器联网成为可能，并能显著提高生产效率。.
优化设置时间是关键因素
优化设置时间已被证明是提高制造业生产率的最重要因素之一。设置时间是指在完成一个订单到开始下一个订单之间，由于工人需要进行诸如更换刀具或重新配置机器等设置流程，因此无法进行任何生产的时间段。.
快速换模能够实现小批量生产并灵活响应客户需求，这是满足日益增长的客户需求和提升竞争力的根本要求。SMED（快速换模）技术旨在单个生产周期内完成机器或生产线的设置或改造，从而减少等待时间浪费。.
未来前景和潜力
MachOptima及类似技术的成功展现了人工智能辅助流程优化的巨大潜力。将机器学习融入生产工程，正开启经济高效且可持续制造的新时代。通过自动化知识获取，并将模型、数据源和专家知识进行混合连接，该领域为工业应用提供了创新且资源高效的解决方案。.
扩展的应用可能性
MachOptima 的技术在工业生产领域具有广泛的应用潜力。除了机器设置之外，人工智能支持的优化流程还可以应用于物料管理、能源优化、质量保证和维护计划。机器人流程自动化 (RPA) 与人工智能技术的结合可以实现从数据维护到复杂流程控制等各种手动任务的自动化。.
可持续性和资源效率
人工智能辅助流程优化的一个关键方面在于其对可持续发展的贡献。通过减少材料浪费、能源消耗和生产废品，这些技术显著改善了工业流程的环境足迹。精准优化生产参数的能力能够提高资源利用效率，并减少制造业的生态足迹。.
制造业的未来展望
工业制造的未来将主要由智能自适应系统塑造，这些系统能够持续学习和自我优化。人工智能支持的生产计划将实现对变化的实时响应，并对生产流程进行动态调整。这一发展将带来前所未有的生产灵活性和效率。.
技术工人正在转型为系统管理人员：人工智能正在改变现代制造业的工作岗位。
MachOptima 的成功案例令人印象深刻地展现了人工智能支持的流程优化在工业制造领域的巨大变革潜力。该技术可节省高达 80% 的时间和成本，为生产效率和盈利能力树立了新的标杆。对于工业机械师、机器和设备操作员以及调试技术人员而言，这意味着他们工作方式的根本性转变——从耗时的试错法转向数据驱动的精准优化流程。.
MachOptima 的非侵入式方法使其技术对那些希望在不进行大规模投资的情况下优化现有生产设施的公司极具吸引力。马克斯·普朗克研究所的卓越科研实力与实际应用相结合，充分展现了成功的技术转移模式。.
产业数字化转型势不可挡，率先采用人工智能优化技术的企业将获得决定性的竞争优势。MachOptima 正是新一代科技公司的典范，它们将科学发现转化为切实可行且商业上成功的解决方案。.
工业生产的未来在于人、机器和数据的智能联网。像 MachOptima 这样的人工智能系统不仅能提高生产效率，还能增强生产过程的可持续性和灵活性。对于生产领域的熟练工人而言，这意味着他们的角色将得到提升——他们将成为智能系统的管理者，能够理解和控制复杂的优化流程。.
工业流程中高达 80% 的成本节约带来的惊人成果并非仅仅是数字，它代表着制造业的新时代，在这个时代，人工智能与人类专业知识协同作用，取得了卓越的成果。这一发展标志着工业生产革命的开端，并有可能从根本上改变整个制造业格局。.
