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
告别反复试验：每台机器的完美配方——这款人工智能技术为工厂节省数百万美元
无需数月测试，只需点击几下：智能软件如何从一开始就完美配置工厂。
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。.
需要解决的问题
工厂面临的最大问题是：如何完美地调整所有这些控制措施，以达到最佳效果？
最佳结果可能意味着：最高的质量（例如，完美的油漆表面）、最少的浪费、最低的能源消耗或最快的生产时间。.
传统方法是反复试验。先测试一个设置，观察结果，再稍微调整一下旋钮，再次测试，如此反复。这种方法成本极高，耗时很长，而且浪费大量材料。.
MachOptima的解决方案
MachOptima 利用人工智能 (AI) 提供了一种智能捷径，取代了这种冗长的“反复试验”过程。.
他们的方法可以被描述为一个循环。
- 输入：工厂向 MachOptima 发送几个具有不同设置（输入参数）的测试运行。.
- 分析：MachOptima 的 AI 软件会查看这些测试的结果（例如，“使用 A 设置时，油漆厚度有 95% 的完美度”，“使用 B 设置时，只有 60% 的完美度”）。.
- 智能预测：人工智能并非简单地随机猜测下一个设置，而是计算哪些新设置最有可能带来更好的结果。它通过有限的数据学习控件之间的交互方式。.
- 优化：人工智能向工厂推荐了一个更有前景的新设置。进行新的测试后，循环再次开始——但这次它能更快地接近完美结果。.
关于这件事，最重要的是……
- 非侵入式：他们不会重建工厂，只是为现有机器提供“完美配方”。.
- 数据效率高：无需进行数千次测试。您的人工智能非常智能，能够从极少的数据中学习。这一点至关重要，因为工厂里的每一次测试都成本高昂。.
成功案例：这在实践中意味着什么？
- 对于博世（微芯片）：MachOptima 帮助优化了微芯片涂层的设置，将缺陷率从 45% 降低到几乎为零 (0.003%)。节省了 85% 的时间和成本。.
- 针对梅赛德斯-奔驰（汽车喷漆）：MachOptoma 提供了完美的车身喷漆设置。这不仅节省了测试时间，还减少了生产停机时间。节省时间成本高达 80%。.
- 对于马克斯·普朗克研究所（模拟）：MachOptima 通过从 980 万个可能的选项中找到正确的设置，帮助使复杂的计算机模拟更加精确——而且只需进行原本需要的一小部分测试工作即可完成。.
专业人工智能可在极短时间内优化复杂的制造流程。
MachOptima 使用特殊的 AI 技术，能够迅速找到复杂工业流程的“完美设置方案”，从而为公司节省大量的时间、金钱和材料。.
因此，他们并非像ChatGPT那样开发聊天机器人的典型人工智能公司，而是利用一种专门的人工智能形式（用于优化的机器学习）从根本上改进工业中实际的物理流程。他们与前沿研究机构（马克斯·普朗克研究所）的紧密联系赋予了他们技术优势。.
关于 MachOptima – 研究与产业的融合
MachOptima 是马克斯·普朗克智能系统研究所的衍生项目，也是马克斯·普朗克学会官方创业孵化器 MAX!mize 的一部分。.
目标：将突破性研究成果转化为工业应用。MachOptima 利用人工智能技术，帮助企业提高生产流程的效率、精准度和无差错率。.
MachOptima 将卓越的科学技术与实际效益相结合，打造完美的未来产业。.
