人工智能为制造业的工程师提供了许多新的应用

人工智能为制造业工程师提供了许多新的应用。为了提供所有价值，AI模型集成到整个制造过程中，每周运行7天。

为了完全集成，工程师还需要关注人工智能BUV26的许多方面。包括以下四个步骤从数据准备、建模、模拟和测试，最后部署。这个四步工作流程允许将 AI 模型成功集成到 24/7 制造流程中。

不只是建模

工程师通常想把大部分时间花在开发和微调AI模型上。是的，建模是工作过程中的重要一步，但模型不是旅程的终点。在实践中，AI成功实施的关键因素是尽快发现任何问题，了解需要时间和资源才能达到最佳效果——这并不是最明显的一步。

在深入研究完整的工作流程之前，需要考虑两个重要方面：

在大多数情况下，人工智能只是制造系统的一小部分，需要与连续生产线的所有其他部分一起工作。这包括工业通信协议(例如OPCUA）以及机器软件的其他部分(如控制、监控逻辑和HMI）从设备中收集传感器数据。

在这种情况下，工程师已经完成了整合AI技能。他们对数据准备和模型设计有着固有的理解。即使不是人工智能专家，也可以开始使用现有的专业领域。

人工智能驱动的工作流

现在，我们可以有一个深刻的理解AI推进完整工作流的四个步骤，更好地了解如何成功实施制造设备的每一步AI发挥其关键作用。

第一步：数据准备

数据准备可以说是AI工作过程中最重要的一步是，如果没有可靠和准确的数据作为培训模型的输入，该项目更有可能失败。如果工程师为模型提供服务“糟糕”他或她将无法获得有见地的数据，或者她可能会花很多时间试图找出模型无法正常工作的原因。

为了训练模型，您应该尽可能地清洁和标记数据。这也可能是工作过程中最耗时的步骤之一。当深度学习模型不能按预期工作时，许多人通常会注意如何更好地调整参数、微调模型并提供多个培训迭代。然而，工程师最好注意输入数据：预处理和确保输入模型的正确标记，以确保模型能够理解数据。制造业面临的另一个挑战是，操作机器的公司可以访问设备的操作数据，而机器制造商需要数据来训练人工智能模型来部署设备。

工程机械设备公司数据准备的重要性Caterpillar，该公司从各种机器中获得了大量的现场数据。这些数据太准确了AI建模是必要的，但大量的数据会使数据清理和标记过程比平时更耗时。为了简化这个过程，Caterpillar使用自动标记和MATLAB集成和快速开发清晰的标记数据输入机学习模型，为现场机器提供更有前途的见解。在不成为人工智能专家的情况下，您可以灵活地使用您的专业知识。

第二步：人工智能建模：

一旦数据清晰，标记正确，就应进入工作流的建模阶段。在这个阶段，数据被用作输入，并从数据中学习模型。成功建模阶段的目标是创建一个强大而准确的模型，并根据输入做出明智的决策。这也是深度学习、机器学习或工作过程的结合，因为工程师决定了最准确和可靠的结果。

在这个阶段，无论是深度学习(神经网络)还是机器学习模型（SVM，直接访问决策树之间的选择非常重要AI许多工作流算法，如分类、预测和回归。您也可能希望使用更广泛的社区开发模型作为起点或比较。

使用MATLAB和Simulink其他灵活的工具可以为工程师提供迭代环境所需的支持。算法和预建模型是一个很好的开始，但它们不是一个完整的图像。工程师学习如何使用这些算法，并找到解决特定问题的最佳方法MATLAB提供数百个跨领域建设示例AI模型。

AI建模是工程师必须跟踪模型变化的迭代步骤。ExperimentManager由于它有助于解释最准确的模型参数，并创建可重复的结果，因此跟踪和记录训练迭代等工具非常重要。

第三步:模拟和测试

AI该模型存在于一个更大的系统中，必须与系统的所有其他部分一起工作。在制造业中，人工智能模型可能负责预测和维护、动态跟踪计划或视觉质量检查，而机器软件的其他部分包括控制、监督逻辑等。在模型部署到现实世界之前，模拟和准确性测试是验证AI模型工作与其他系统正常工作的关键作是否正常。

为了在部署前确定该级别的准确性和稳定性，工程师必须确保该模型能够以预期的方式响应。在这个阶段，你应该问的问题包括：

模型的整体精度是多少？

模型是否按预期执行？

是否涵盖了所有的边缘条件？

一旦你成功地模拟和测试了你想要的所有案例，并验证了模型是否符合目标，信任就会实现。Simulink为了避免重新设计成本和时间成本，工程师可以验证模型是否满足所有预期用例的要求。

第4步：部署

一旦你准备好了，下一步就是准备目标硬件——换句话说，准备模型的最终语言来实现模型。设计工程师通常需要共享一个可执行的模型，以适应指定的工业控制硬件环境。

从嵌入式控制器和PLC边缘设备和工业PC再到云，而MATLAB最终代码可以在所有场景中生成。在不重写原始代码的情况下，这些灵活的工具将为工程师提供部署模型的空间。

一起更强大

工程师不必成为数据科学家甚至 AI 专家就可以在 AI 上取得成功。专为工程师和科学家设计的工具、将 AI 集成到您的工作流程中的功能和应用程序、24/7 全天候运行使用的部署选项以及可以回答与 AI 集成相关的问题的专家是设置工程师及其 AI 模型的关键资源为了成功。最后，当工程师能够专注于他们最擅长的事情，并使用正确的资源来帮助他们将人工智能带入图像时，他们将处于最佳状态。