思维工厂就在这里：机器如何学习自我优化——从博世、西门子到特斯拉——图片：Xpert.Digital
机器停机已成为过去，数字孪生等技术降低了成本，实现了零错误——这场人工智能转型正在颠覆德国工业
从博世、西门子到特斯拉：未来最智能工厂的生产将会是这样的
想象一下，一家工厂不再只是按照僵化的指令运转，而是能够独立思考、学习和改进。这听起来像科幻小说的场景，如今在人工智能 (AI) 的推动下，正在变成触手可及的现实，开启自流水线发明以来最伟大的革命。在这个高度互联的生态系统中，人工智能如同中央大脑，实时处理来自数千个传感器的海量数据。物联网 (IoT) 构成了神经系统，无缝连接机器、产品和流程，并实现自主通信。
这种转型已取得令人瞩目且影响深远的成果：预测性维护能够在机器故障发生前就将其预防，从而避免其造成高昂的成本。人工智能支持的摄像系统能够以人类无法企及的精度进行质量控制，并将错误率降至几乎为零。智能算法能够优化能耗，为企业节省数百万美元；而数字孪生技术则能够在无需移动任何物理组件的情况下，对整个生产流程进行虚拟模拟和完善。本文将深入探讨学习型工厂的世界，阐释从5G到机器学习的关键技术，并结合西门子和博世等先驱企业的具体案例，展现工业未来如何在当今时代得以塑造。
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工厂作为学习系统——人工智能正在彻底改变工业生产
工业生产正面临根本性变革。传统制造设施迄今为止仍按照僵化的模式运作，而如今能够独立思考、学习并持续优化的智能生产环境正在兴起。这场革命主要由人工智能推动，人工智能与物联网相结合，正在开启制造业的新纪元。
智能生产基础
学习工厂的基础是不同技术的融合。人工智能充当中枢神经系统，实时处理来自传感器、机器和生产流程的海量数据流，并据此做出智能决策。这些人工智能系统能够识别人类专家通常无法察觉的模式，从而挖掘优化潜力，显著提升效率。
物联网为这些智能系统创建了必要的网络基础设施。传感器、执行器和通信技术的集成创造了信息物理系统，在生产的物理世界和数字数据处理之间建立了无缝连接。这种网络使机器和系统能够相互通信、自我监控并自主响应变化。
传感器技术作为连接物理世界和数字世界的关键纽带，发挥着至关重要的作用。现代化的生产设施配备了数千个传感器，持续收集温度、压力、振动、能耗和产品质量等数据。这些传感器数据构成了所有基于人工智能的优化的基础，并能够实时精确监控所有生产流程。
预测性维护作为一项关键技术
人工智能在工业生产中最具革命性的应用之一是预测性维护。这项技术利用机器学习算法持续分析机器设备的状况，预测磨损和即将发生的缺陷。预测性维护无需依赖固定的维护间隔或计划外停机时间，而是能够在最佳时间进行基于需求的维护。
该系统的功能基于专门算法对运行数据的持续分析。这些算法可以检测到与正常运行状态最细微的偏差，并得出有关各个部件磨损状态的结论。分析不仅考虑当前测量值，还结合历史数据趋势和环境条件。
经济效益显著：企业可将维护成本降低高达 25%，同时提高设备可用性。通过及时预测问题，可以在很大程度上避免通常代价高昂的计划外停机。这不仅可以直接节省成本，还能改善整个生产流程的规划。
通过计算机视觉实现自动化质量控制
通过使用人工智能支持的图像处理系统，质量保证正在发生根本性的转变。现代计算机视觉系统能够以远超人工检测员的准确度检测错误和偏差。这些系统全天候运行，不会感到疲劳，并且能够可靠地识别哪怕是最微小的缺陷。
该技术采用基于大量图像数据训练的深度学习算法。系统能够学习区分无缺陷产品和缺陷产品，甚至可以检测出训练数据中未明确包含的新型缺陷。这种持续改进的能力使得基于人工智能的质量控制对于复杂的生产流程尤为重要。
它已在各行各业得到应用，并取得了令人瞩目的成果。在汽车行业，人工智能系统能够以最高的精度评估表面缺陷、焊缝和装配问题。在电子制造业，它们能够监控印刷电路板的正确组装，甚至检测出微小的缺陷。这种自动化质量控制能够对所有生产部件进行100%的检测，而这在经济上是人工检测无法实现的。
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通过智能算法进行能源优化
鉴于能源成本不断上涨和气候目标日益严格，优化能源消耗正成为一项至关重要的竞争因素。人工智能系统可以实时分析生产设施的能源需求，并提出可显著节约能源的优化措施。这些智能能源管理系统不仅考虑当前能耗，还会考虑生产计划、天气数据和能源价格。
这些算法能够检测出人类操作员通常无法察觉的能耗模式。例如，它们可以识别哪些机器组合特别节能，或者在哪些情况下可以在不影响生产力的情况下降低能耗。通过整合可再生能源，系统可以控制生产运营，尽可能多地利用太阳能或风能。
具体案例展现了这项技术的潜力：博世位于洪堡的工厂通过人工智能支持的能源优化，成功将整体能耗降低了40%。此外，通常占生产总能耗15%至20%的压缩空气系统也得到了优化。智能泄漏检测和按需控制每年可节省80万欧元。
数字孪生作为虚拟生产环境
数字孪生代表了人工智能在工业领域最先进的应用之一。这些真实生产工厂的虚拟复制品能够在不影响实际生产的情况下对流程进行模拟、优化和测试。通过与真实工厂的实时数据持续同步，数字孪生能够对复杂系统的行为做出精确预测。
开发数字孪生需要整合各种数据源和技术。来自真实工厂的传感器数据与物理模型、历史运行数据和人工智能算法相结合，最终形成一个能够自动适应现实世界变化并持续学习的动态模拟。
其应用范围广泛：生产工程师可以在新产品投入实际生产之前进行虚拟测试。维护团队可以在数字孪生上进行复杂的维修练习。生产规划人员可以模拟各种场景，并根据不同的需求确定最佳配置。这些虚拟测试不仅节省时间和成本，还能降低实际生产中出错的风险。
通过“托管人工智能”（人工智能）开启数字化转型的新维度 - 平台和 B2B 解决方案 | Xpert Consulting
“托管人工智能”（AI）开启数字化转型新维度——平台与 B2B 解决方案 | Xpert Consulting - 图片：Xpert.Digital
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自主生产助手：人工智能与运营实践相结合
在德国公司的实际实施
德国工业企业在智能生产系统实施方面发挥着先锋作用。博世凭借其Nexeed系统，开发了一个综合平台，将各种人工智能应用融入生产。在布莱夏赫工厂，超过6万个传感器用于监控ESP生产，将生产中断次数减少了25%。
西门子在其位于安贝格的电子工厂演示了全面联网的智能工厂的运作方式。该工厂生产的控制设备缺陷率仅为每百万件12个。这一卓越品质源于其人工智能系统的应用，该系统能够监控每个生产步骤，并在出现偏差时立即进行干预。
特斯拉在柏林的超级工厂展示了如何将现代生产方式与可持续性相结合。该工厂使用人工智能控制的机器人进行车辆组装，并在屋顶安装太阳能电池板，以满足部分能源需求。这种多种技术的融合使该工厂成为可持续工业生产的典范。
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信息物理系统是智能工厂的支柱
信息物理系统构成了现代智能工厂的技术支柱。这些系统将机器、机器人和运输车辆等物理组件与智能软件和通信技术连接起来，从而形成能够自主响应变化并持续优化的自组织生产系统。
信息物理系统的架构基于通过网络相互通信的嵌入式计算机。这种分散式智能能够高效控制复杂且空间分散的生产流程。系统的每个组件都可以接收和发送数据，从而提升工厂的整体智能化水平。
现代信息物理系统的复杂性使得传统的规划方法显得过时。取而代之的是，能够自组织并应对不可预见事件的自适应系统正在兴起。在供应链频繁中断、客户需求快速变化的时期，这种韧性尤为重要。
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生产环境中的物联网
物联网为智能生产系统创造了必要的连接。连接机器、工件和物流系统，创造了数据丰富的环境，从而实现精确的控制和优化。现代工厂拥有数千台互联设备，它们持续交换信息。
在生产中实施物联网系统需要强大可靠的通信技术。工业应用对延迟和可用性的要求比面向消费者的物联网设备更高。因此，需要使用即使在恶劣的工业条件下也能可靠运行的专用协议和网络架构。
互联工厂产生的数据量极其庞大。一个典型的生产工厂每天可以生成数TB的传感器数据。如此海量的数据需要强大的分析系统和智能过滤算法，以便实时提取相关信息。这是充分挖掘工业物联网潜力的唯一途径。
5G作为智能工厂应用的推动者
全新 5G 移动通信标准在智能工厂的实现中发挥着关键作用。5G 的数据速率高达每秒 20 千兆比特，延迟时间不到一毫秒，能够实现以往技术无法实现的时间关键型应用。得益于这项技术，自主运输系统、实时机器人控制以及协调一致的机器通信如今已成为现实。
基于 5G 的园区网络为工业企业提供了构建自身高性能通信基础设施的机会。这些专用网络与公共移动网络相隔离，可提供更高的安全性和有保障的性能参数。这使得企业能够掌控其关键通信基础设施。
西门子柏林施潘道工厂展示了 5G 在工业领域的实际应用可能性。自主运输机器人在工厂内导航，并通过 5G 网络进行实时协调。低延迟即使在高速下也能实现精确控制，而高带宽则允许多个自主系统同时运行。
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生产优化中的机器学习
机器学习正越来越多地被用于优化复杂的生产流程。这些算法可以从历史生产数据中学习，并识别出能够提升质量、效率和产量的模式。机器学习系统即使在非结构化和不断变化的环境中也能正常运行，这一点尤为宝贵。
在生产中使用机器学习的挑战在于能否获得高质量的训练数据。生产数据通常复杂、嘈杂且不完整。因此，工业机器学习应用需要专门的预处理方法和强大的算法，即使在数据不完整的情况下也能提供可靠的结果。
强化学习是机器学习的一种特殊形式，它使机器能够通过反复试验进行学习和自我优化。锡根大学的研究人员开发了一种系统，使工业机器能够独立调整其运行参数并纠正错误。这些具有自学能力的机器可以持续提高其性能，就像孩子学习走路一样。
中小企业面临的挑战
虽然大型工业企业已成功实施人工智能技术，但中型企业面临着特殊的挑战。技术的复杂性、高昂的投资成本以及熟练工人的短缺，往往使得进入智能生产系统举步维艰。与此同时，小型企业的效率提升潜力尤为巨大。
解决方案通常在于循序渐进的实施策略，无需对公司进行彻底的革新。所谓的“低成本工业 4.0 解决方案”甚至能够让规模较小的公司受益于智能技术。在全面联网之前，首先要实现质量控制或预测性维护等个别领域的数字化。
“人工智能生产示范与转移网络”等政府资助项目支持中小企业进行技术转移。亚琛、柏林、德累斯顿和其他德国城市正在开发示范设备，向中小企业展示人工智能在生产中的实际应用潜力。这些转移计划有助于将理论知识转化为实用的解决方案。
自主生产助手：集成人工智能，做出更明智的决策
智能生产系统的发展才刚刚起步。目前的趋势表明，人工智能代理将发挥越来越重要的作用。这些数字助理可以自主执行复杂任务，同时协调各种系统。未来，它们将充当人类专家和智能机器之间的接口。
边缘计算将使生产数据处理更贴近源头。强大的边缘计算机将直接安装在生产设施内，而不是将所有数据传输到中央云系统。这降低了延迟并提高了数据安全性，因为敏感的生产数据无需离开工厂。
各种人工智能技术的融合将催生更加智能的系统。计算机视觉、自然语言处理和预测分析将相结合，打造出能够辅助人类专家进行复杂决策的综合性生产助手。这些系统不仅可以分析数据，还能提供行动建议并预测其影响。
未来工厂
未来的工厂将是一个完全联网的自学习系统，能够自主响应变化并持续优化。人类与人工智能系统将紧密合作，技术将接管重复性和分析性任务，而人类专家则可以专注于创造性和战略性挑战。
可持续性将成为智能生产系统不可或缺的组成部分。人工智能驱动的能源优化、资源高效的生产流程以及智能循环经济将有助于大幅减少工业生产对环境的影响。同时，批量为一的个性化产品将能够在不牺牲效率的情况下实现定制化生产。
学习型工厂的愿景已在试点项目和示范项目中逐渐成为现实。随着技术的成熟和成本的下降，即使是小型企业也能够轻松拥有智能生产系统。工业革命4.0已不再遥不可及——它已经开始，并将从根本上改变我们的生产方式。
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