发表于：2025年6月24日 /更新：2025年6月24日 - 作者： Konrad Wolfenstein
从45％到0％的错误：德国人工智能如何解决行业最大的问题 - 图片：xpert.digital
以“反复试验”结尾：每台机器的完美食谱 - 此AI节省了数百万
而不是只单击几个几个月：智能软件工厂如何立即设置
想象一下，工厂中的一台非常复杂的机器，例如涂上自动零件或涂层微芯片的机器。该机器有许多“控制器”和“按钮”（参数），例如温度，压力，速度，持续时间，电压等。
需要解决的问题
工厂的最大问题是：如何完美地设置所有这些控制器以获得最佳结果？
最好的结果可能意味着：最高质量（例如没有错误的绘画），最少的委员会，最低的能耗或最快的生产时间。
传统方法正在尝试（反复试验）。您测试态度，查看结果，在控制器上打开一些，再次测试，依此类推。这非常昂贵，需要很长时间，并且浪费了很多材料。
Machoptima的解决方案
Machoptima在人工智能（AI）的帮助下，用智能的缩写代替了这种漫长的“尝试”。
您的过程可以在流通中描述
- 输入：一个工厂提供了Machoptima的不同设置（输入参数）的一些测试运行。
- 分析：Machoptima的AI软件着眼于这些测试的结果（例如，“设置A，涂料厚度为95％完美”，“只有60％”）。
- 智能预测：AI不是简单地指导下一个设置，而是计算哪些新设置最有可能导致更好的结果。它从控制器如何相关的数据中学习。
- 优化：AI提出了对工厂的新态度。您进行了一个新的测试，并且循环开始了 - 但是它接近完美的结果，速度要快得多。
最重要的事情
- 非侵入性：您不转换工厂。他们只为现有机器提供“完美食谱”。
- 数据效率：您不需要数千个测试运行。您的AI是如此聪明，以至于她可以从很少的数据中学习。这是至关重要的，因为工厂中的每次测试都很昂贵。
成功案例：这在实践中意味着什么？
- 对于博世（Microchips）：Machoptima有助于优化涂料微芯片的设置，从而使错误率从45％降低到几乎零（0.003％）。储蓄：85％的时间和成本。
- 对于梅赛德斯 - 奔驰（汽车油漆）：Machoptoma绘画身体的理想设置。这不仅节省了测试，还减少了生产的下坡时间。储蓄：80％的时间和成本。
- 对于Max Planck Institute（模拟）：Machoptima通过找到合适的设置，从而使复杂的计算机仿真更加精确，这是980万个可能的设置，而这是原本必要的测试的一小部分。
专业AI优化了创纪录时间的复杂制造过程
Machoptima使用特殊的AI来以闪电速度找到复杂工业流程的“态度的完美食谱”，从而节省了大量的时间，金钱和材料。
因此，它们不是开发聊天机器人（例如Chatt）的典型AI公司，而是使用专门的AI（用于优化的机器学习）来从根本上改善行业中的实际物理流程。您与顶级研究（Max Planck Institute）的紧密联系为您提供了技术领先。
工业会议有关MACHOPTIMA-研究
Machoptima是Max Planck Institute for Intelligent Systems和Max的一部分的衍生项目！ Mize，Max Planck Society的官方启动链接。
目标：将开创性研究转移到工业应用中。通过基于AI的技术，Machoptima公司有助于使生产流程更加高效，更精确和无错误。
Machoptima将科学卓越与实际使用结合在一起 - 对于明天完美无瑕的行业。
