TE欧姆龙继电器和molex连接器制造业的融合需要什么?

　　他为欧姆龙的产品带来了全球最先进的信息通信技术(ICT)和人工智能(AI)。

 

　　1987年加入公司后，他参与了Unix工作站和实时操作系统(RTOS，如ITRON1)的开发，学习了将开放架构插入atm和自动旋转门所需的技能。他解决了很多领域的挑战，包括建立一个智能系统，让板检测设备自动记住功能板的样子，并在生产车间发现缺陷。

 

　　找到将人工智能与制造业合并的方法是中岛的下一个挑战。

 

　　“如果我们可以把熟知的技术员和灌输的知识和直觉在机器——有一个机器,告诉你前一个部分减免,self-detects如果创建的危险有缺陷的产品或改善其操作避免不良部分,会使人更容易在制造业工作环境。”

 

　　拥有多年经验和技能的技术人员可以利用他们的经验和预测技能在问题发生之前预防它。

 

　　实时操作系统(RTOS)是一种旨在为实时应用程序服务的操作系统，这些应用程序在数据进入时进行处理，通常没有缓冲区延迟。应用范围从家用电器到生产现场。ITRON是日本的RTOS。

 

　　有可能把那种技术水平传授给机器吗?这是中岛试图通过技术改变制造业的出发点所面临的问题。

 

　　消除故障并使“零缺陷”成为现实

　

 

　　“当你跟制造人在地板上尤其是在国外,“只是说,他解释说现场工人的需要,“你听到“expert-free维护”一词很多。如果一些问题发生在地板上,你通常不能处理它,除非你有一个10年的资深经验。这就是为什么人们想要一种机器，如果发生什么事，任何人都可以在地板上轻松地操作它。毕竟，不解决这个问题可能会导致很多有缺陷的产品，在最坏的情况下，这将给生产过程带来瓶颈。

 

　　“近年来，由于对资源和环境的担忧，减少生产车间产品缺陷和浪费的问题越来越受到重视。在欧洲，有一些关于食品生产工厂零浪费的规定，一些公司不会采用不提供预测维护的机器，并告诉你什么东西坏了。

 

　　通过有效利用有限的现场数据，人工智能可以告诉你“出了什么问题”

 

　　(一种利用有限的现场数据快速发现错误的人工智能)

 

 

　　为了解决这个问题，中岛转向了边缘计算。他们的想法是在工厂车间的边缘设备上安装一个机器学习引擎——控制机器的控制器。这将让机器实时监控它们的状态，并检测出是否出了问题。

 

　　中岛把这个概念比作大脑的工作方式:

 

　　“如果我们把云上的大数据挖掘和机器学习看作‘大脑人工智能’，那么地面上的小数据机器学习更像是‘脊髓反射人工智能’。”“你可以通过iot传感器实时监控线路和设备，以高速收集数据。”这允许您提取特定的异常，创建一个按时间顺序排列的数据库，使用机器学习来监视设备并执行即时反馈。得到的响应时间比在云上做同样的事情要好10到100倍。这真的是一种反射性人工智能，就像一个人在发现危险或异常情况时本能地避开危险。

 

　　通过机器学习的机器自动化控制器检测不正确的性能

 

　　中岛正在开发一种人工智能，如果机器出现故障，它可以让工厂里的工作人员进行检查。

 

　　他说:“任何工厂都需要一种算法，让人们能够理解为什么机器会做出这样的选择，而不需要浏览大量的测试和数据。”“缺陷和问题自然不会经常发生，所以如果人们不知道为什么机器会认为它有问题，他们就不能保证产品质量。”我们要做的是使用正常的，非故障状态的数据，并在控制器中安装一个算法，可以识别出机器是否出了问题。