工厂视频和人工智能如何加速和优化工业自动化

就像许多行业一样，大流行改变了工业运营。一些部门的需求飙升影响了其他部门，造成劳动力和原材料采购的剧烈波动。工人和企业学会了——在飞行中——以适应新的条件。除了提高吞吐量以满足不断增长的需求外，工人安全在谈判桌上占据了更加突出的位置。公司力求在保持业务运营的同时保护员工的健康。解决方案？先进的技术。在充满不确定性和迫切需求的时期，包括机器人技术和数据科学在内的先进技术引领了自动化制造运动。机器人始终如一、快速地执行工作，而人工智能则在无需人工干预的情况下被动地帮助提高流程速度和效率。

机器人技术

随着工人生病或需要保持身体距离，机器人（其中许多需要人工智能和高级软件）已成为确保生产线继续生产的首选解决方案。工业机器人可以进行电弧焊和点焊、处理材料、装载和卸载原材料、组装产品、拣选、包装和码垛。他们还可以涂漆、粘合、密封并转移到切割机上。因此，机器人被用来处理大多数自动化任务，同时最大限度地减少人机交互以确保适当的物理距离。

公司有意将人工智能和软件视为可以降低成本和提高可持续性的技术。这种转变推动了自动化支出。因此，机器人制造商正在向更高的自动化转型。这种趋势通过提高过程一致性在未来开辟了新市场。

尽管效率有所提高，但技术的进步导致设施中角色的转变。公司可以而且应该自动化重复性步骤，这会使员工变得多余。然而，这可以通过重新培训员工来缓解，因为企业将需要经验丰富的分析师和技术人员来帮助评估数据和诊断故障。科尔尼 (Kearney) 的报告“机器人与 COVID-19：大流行病如何加速自动化” 1指出，公司应努力平衡机器人/自动化和员工再培训，因为当问题出现时，经验始终是一种资产。

再培训应用程序的一个示例是工厂视频。工厂视频是一种有助于实现自动化的工具。记录制造过程可以捕捉到故障发生的时刻，或突出显示过程中重复出现的低效模式。然后，工程师和操作员审查和诊断视频反馈的要点，并在此过程中实施纠正措施，这一点至关重要。重新学习技能来自于将多年的经验转化为持续改进的心态。

数据科学

从利用工厂加工视频到机器学习，数据是工业 4.0 的货币，分析是投资策略。海量数据的力量完全取决于人工智能，因为人工智能可以快速处理和解释数据以进行实时调整——这是对当前传统方法的一个鲜明转变。

这一运动可以实现更多的数字化高管职位，并发现大量未充分利用的数据集，以转变工业运营。例如，公司生成并保留了数 TB 的数据，但由于缺乏劳动力而无法生产他们的产品。人工智能解决了这个问题，立即利用整个公司改进的流程并将其应用于限制性制造步骤。这种改进可能会对企业的盈利能力产生重大影响。鉴于这一提议，大多数公司欢迎 AI 在其自动化流程中的改进也就不足为奇了。

随着企业了解到这个机会，快速采用者将与缓慢采用者分开。运营效率的提高扩大了竞争差距，并为早期人工智能采用者创造了更多获胜机会。此外，随着使用 AI 的公司数量增加，由于 AI 确定了数据工程师之前没有分析过的优化程序，因此需要重新构想工业流程。这些改进可以加速工人从装配工到操作员或领导的转变。人工智能将拉动制造业开发创新的方式来访问和评估所有数据，不再受人类能力的束缚。

机器人技术和人工智能并不意味着人类制造业活动的终结。相反，它们代表了行业向更加自动化的重复步骤的转变，以及评估和纠正故障所需技能的增加。虽然人工智能被动地致力于提高效率，但人类仍需要审核流程并改进和维修机器，以确保一切按预期进行。人类可以通过工厂视频记录和诊断系统问题，人工智能可以提高操作过程中的流程效率。人工智能、数据科学、视频和软件的交集为制造领导者提供了实现最佳工业自动化所需的工具。技能提升的员工确保通过基于经验的洞察力紧急解决生成的数据和遇到的故障。

Adam Kimmel 作为执业工程师、研发经理和工程内容撰写人拥有近 20 年的经验。他在垂直市场（包括汽车、工业/制造、技术和电子）中创建白皮书、网站副本、案例研究和博客文章。Adam 拥有化学和机械工程学位，是工程和技术内容写作公司 ASK Consulting Solutions, LLC 的创始人和负责人。

审核编辑 黄宇