未来五年工业AI的八大发展趋势

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随着ChatGPT和生成式人工智能（AI）进入到大众的视线，突然之间，它成为世界上最热门的讨论话题之一。

imgtec.eetrend.com/, Oct. 13, 2023 – 

不过，在制造业，这并不完全是件新鲜事。十多年来，机器学习（ML）技术一直在削减成本并改善测试和测量操作的结果，希望利用过程数据来收集可操作的见解是工业4.0的基础原则。

由于制造业对人工智能的认识和经验方面可能领先于其他一些领域，人们很容易忽视最新一波的"新闻炒作"，但罗克韦尔自动化Kalypso数据科学与人工智能实践高级经理Mithun Nagabhairava表示，人工智能对制造业的革命性影响才刚刚开始。

AI/ML的进步引领制造业的新时代

这些最先进的技术正在彻底改变工厂的运营方式，释放出前所未有的效率、生产力和质量水平。从支持人工智能的决策系统（为不断发展的劳动力提供支持）到优化运营的自主系统，AI/ML 正在引领制造业的新时代。Nagabhairava认为，值得注意的是，人工智能在推动工业制造商的自动化实现自主化方面发挥着关键作用，类似于自动驾驶汽车改变汽车领域的变革性影响。

我们发现特别引人注目的进步是那些将AI/ML的力量与最优控制理论的成熟基石协同起来的领域。最优控制理论起源于18世纪，经过几个世纪的发展，与制造过程的确定性非常吻合。

创新的 AI/ML 技术、高性能计算基础设施和经济高效的大规模数据采集，正在帮助解决涉及多变量、非线性和时间动力学的更复杂的制造挑战，并以前所未有的规模推动创新。

通过处理和分析大量数据集，AI/ML 算法有助于得出分析模型，这些模型描述了系统在不断变化的环境中的历史行为，并确定制造商为提高资产可用性、优化运营、加强质量控制和减少能源使用而采取的最佳行动。

以下是几项显著的进步：

• 自主控制：利用 AI/ML，制造过程正在从自动化向自主控制的方向发展，使系统能够在没有人为干预的情况下做出实时决策和调整。
• 机器视觉系统：将先进的闭环控制策略与先进的感官机器视觉AI反馈相结合，使PLC能够采取自动纠正措施，以实时减少缺陷。
• 演化建模：在数据科学实践的早期，单点解决方案是常态，其中根据从可用数据中得出的各种标准选择单个模型。然后，这种方法演变为从潜在候选模型的集合中构建模型。演化模型（evolutionary model）正在兴起，这种方法要求每个模型在每一次迭代中都要成功适应，以求生存，从而开发出更加符合实际物理过程和各自系统动态的高精度和稳健的模型。

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