西门子卫岳歌：将AI集成到工业过程中，让自动化更加自动化

消费市场的人工智能应用为人们所熟知，被集成到工业生产过程中的人工智能却鲜少被行业外的大众所了解。其实，正如自动驾驶一样，嵌入人工智能技术的自主机器也在不断发展。

在7月10日举行的世界人工智能大会云端峰会“2020智能趋势峰会”上，西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌（Joerg Westerholt）介绍了工业智能领域的实践进展。

10年前，当时的硬件或是计算机几乎不可能识别出物体，比如分清一辆汽车和一辆摩托车，或是分清一只狗和一只猫。但今天的计算机在99%的情况下可以做出正确判断。在工业生产中，同样需要类似的基于机器学习的机器视觉功能，来提高生产线的“视力”和数据“翻译”能力。卫岳歌介绍了西门子德国安贝格工厂的一段经历。

“我们遇到的挑战是：如何提升电路板生产的质量？我们为自己的PLC生产电路板，在质量控制上遇到了瓶颈。”为了更好地控制产品质量，安贝格工厂购买了X光机，每台X光机的价格大约是50万欧元，“这是一笔巨大的支出。但如果想提升产量，我们需要更多X光机。于是，我们想到，我们已经有了非常多数据，也清楚地知道不同电路板是什么样子，什么是完美的电路板、什么是质量欠佳的。因此我们安装了一套视觉检测系统，在生产线最后，质检决定非常明确。视觉化系统和摄像系统会通过拍摄检查电路板，并负责判断：这块电路板是完美的，不需要检查，或者这块质量存在一般，需要通过X光机复检。这种技术帮助我们极大地提高了生产力和产量。同时，也省去了购买更多X光机的费用。”

这是人工智能如何提高生产力的案例之一。在为其构筑一个专业领域的知识体系之后，人工智能在模块处理数据并作出快速检测上已经远远领先于人类。就像向计算机提供各类疾病信息后它能够针对不同病症协助医生进行诊断一样，人工智能在工业领域也在完成类似的任务。

“以设备仿真来举例，当我们拥有很多不同机器的行为数据时，我们可以利用这些数据，集合数字化双胞胎技术对新设备进行模拟仿真，在真实生产前就可以了解这一类型的设备如何运转，而不用直接生产一台机器。”卫岳歌表示，机器学习、物体识别、正确抓取和放置物体、知识系统，这些都是人工智能改变工业的可能性所在。“我们为什么需要人工智能？工厂亟需解决的需求依然是：在速度、质量、效率、灵活性方面获得提升，而人工智能能帮助工厂拥有更高的生产力。”

作为全球最大的自动化系统供应商之一，西门子提供全集成自动化解决方案以及完整的产品组合，已经推出了运用人工智能技术的首个解决方案，帮助企业实现预测性维护等功能。卫岳歌介绍称，更进一步说，西门子的愿景是“让自动化更加自动化”——可以帮助工厂进一步提高生产力、减少工程相关的工作量的自主机器。目前，该公司的人工智能专家团队正在与工业客户共同开发工业应用和人工智能软件，比如在工厂、产品、工艺、生产和人员各方面进行预测性维护、质量控制、参数优化和行为监测等。