在迈向工业 4.0 的过程中，工业数字化程度不断提高，这使得人工智能及其在制造业中的应用成为焦点。人工智能算法和机器学习正在彻底改变生产和工程。机器人和智能控制机器不仅能优化生产流程，还能为工厂维护提供创新应用。然而，在人工智能发挥巨大潜力的同时，将智能融入机器和有效利用大量数据也面临着新的挑战。将人工智能融入制造业需要对相关技术有深入的了解。
数字化的迅猛发展也让工业领域迎来了人工智能时代。人工智能这个流行词包含了许多概念、技术和应用，正在彻底改变制造业。但人工智能的诞生要追溯到许多年前。1955 年，一个科学家团队向达特茅斯学院的一个研讨会提交了一份开创性的提案。他们的目标是创造一台能够模拟语言处理、抽象和自我优化等能力的机器。在当时，这还只是科幻小说，但今天，人工智能已成为现代制造业的重要组成部分。
人工智能应用如何彻底改变工业制造
人工智能 "是什么意思？制造业中的人工智能带来了无限可能。支持人工智能的机器和机器人不仅能优化流程，还能分析大量数据并进行预测性维护。传感器可以监控机器的健康状况，而智能技术则可以预测潜在故障并安排维护。
自 1956 年达特茅斯会议以及会议对人工智能的基本假设以来，基本概念和算法一直在不断发展。人工智能的多样性体现在多个子领域，每个子领域根据其侧重点的不同，涵盖了不同的应用和技术。
人工智能的关键领域包括
- 机器学习
- 神经网络
- 自然语言处理
- 遗传算法
- 计算创造力
机器学习尤其正在成为人工智能的一个重要领域，特别是在生产和制造领域。机器学习涉及计算机辅助系统对数据的分析，这些系统能够独立识别相关性并触发适当的行动。机器学习学科与大数据领域密切相关，因为数字时代正在产生越来越多的数据，这些数据难以用传统方法进行管理。
信息和生产技术的融合导致了工业自动化和工业物联网的出现，其中数控机床、系统和流程的网络化程度越来越高。它们产生的数据是宝贵的资源。现在的挑战是如何高效利用这些数据，为客户创造价值。
人工智能将数据转化为知识
人工智能备受关注，这是有道理的。从获得的数据中可以生成有价值的知识，从而提供真正的经济价值，这已经不是什么秘密。这种潜能延伸到生产本身以及所有上游和下游流程。特别是在机器学习领域，人工智能提供了丰富的潜在应用，影响着价值链的所有领域。
数据是新机器学习应用的燃料。数据正在成为一种宝贵的原材料，不断为机器学习提供新的应用场景。特别是在流程优化和自动化方面，存在着巨大的机遇。数据可以生成额外的信息，从而产生新的产品和流程知识。这反过来又启动了一个持续改进的过程，这个过程可以无休止地循环下去，并不断优化。
人工智能在制造和生产中的应用
DMG MORI 的人工智能辅助芯片处理技术为制造业树立了新标准。切屑是造成机器停机和故障的常见原因。人工智能芯片清除 "利用人工智能分析芯片生产情况并自动处理芯片。
该技术基于机器内部的两个高分辨率摄像头，可持续提供工作区域的清晰图像。根据这些图像，"人工智能芯片清除"系统分析芯片的累积情况，并越来越多地了解工作条件。这样，人工智能就能确定最佳的清洁方法。它会根据切屑的位置自动调整冷却液喷嘴的方向，并在必要时确保最佳的切屑清除效果。
人工智能排屑
人工智能带来制造效率优势
使用人工智能进行数据分析对提高生产过程的效率越来越重要，因此在 DMG MORI 也越来越重要。我们的目标是通过将人工智能与数字孪生 "镜像 "结果相结合，大幅提高机床、自动化解决方案和加工过程的性能、精度和成本效益。通过创建机床和加工过程的数字图像，可以运行模拟来预测潜在问题并确定优化机会。人工智能在分析和解释模拟结果方面发挥着重要作用。
DMG MORI 通过多种方式利用人工智能来提高数控机床的性能，使制造过程更加经济。这使该公司成为整合人工智能技术的先驱，并对制造业的未来产生了重大影响。