工业领域的人工智能(AI)正在迅速崭露头角,工业AI可以帮助制造商借助设备监控和预防性维护计划来最大限度地延长正常运行时间,以及确定损失的产量和缺陷。其预测能力也可以用于创建学习和预测需求模型。
但与此同时,对于AI的应用也伴随着一些普遍的误解。IBM《2022年全球AI采用指数》报告显示,34%的调查受访者(全球约2,550家公司)表示:缺乏AI专业知识阻碍了实施工作。因此,本文旨在澄清大众对工业AI常见的四大误解,以便大家能更清晰地理解AI技术在制造和物流行业的实际应用和潜力。
误解1:
AI术语可以互换且无足轻重
有人误以为工业AI、机器学习和深度学习等术语是可以互换使用的。实际上,每个术语都有其独特的含义和应用范围。工业AI是一个广泛的范畴,包括多种技术术语。理解这些微妙差异是评估技术适用性的第一步。
下面整理了一些常见工业AI术语,帮助大家快速了解这项技术的不同形式、功能和可行性::
- 人工智能:一组旨在模仿人类决策活动的计算技术,采用图像识别、自然语言处理和其他技术,通过自动化来执行人力难以处理的任务。
- 深度学习:一种AI技术,旨在为复杂和高度定制的应用实现自动化。采用图形处理器(GPU) 进行处理,可以快速有效地分析大量图像集来探测细微缺陷,以及可接受和不可接受异常之间的区别。
- 边缘学习:为方便使用而设计的AI技术。采用一组预先训练的算法,在设备上,即“边缘”进行处理。此技术易于设置,与基于深度学习的传统解决方案相比,所需的图像集更小(低至5至10张图像),并且所需的训练期也更短。
误解2:
AI会取代人类的工作
AI的目标不是取代人类,而是与人类合作,提高工作效率和质量。AI能够自动化繁琐任务,使员工能专注于更具创造性和战略性的工作。这是一种高效而有益的工具,同时也能够帮助解决劳动力短缺的问题。
因此,这项技术正逐渐被更广泛地应用于制造和物流行业,以解决持续的劳动力短缺问题和其他长期存在的问题。AI与机器人的搭配使用,可以实现物体躲避和地面测绘等任务,从而在各个设施中完成商品的配送。而AI与机器视觉系统的结合,则可以承担必不可少的重复性质量保证任务,包括对部件进行缺失探测和检查。