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      首頁 應用 貝加萊:人工智能正在快速融入自動化中

      貝加萊:人工智能正在快速融入自動化中

      來源:

      AI正在成為一種潮流,不斷的引發產業的關注。而在制造業,AI同樣正在成為各個自動化廠商、機械制造商、用戶關注的焦點。作為自動化領域的技術領導企業,貝加萊一直在關注著AI的進程,并在其產品技術研發、工程實踐中,不斷的引入AI來解決實際制造業中的問題。

       

       

      人工智能-隱性知識的挖掘

      自動化系統正是用機器和系統來代替和幫助人的工作,而因此,機器和系統需要像人一樣的思考。而人的思維方式主要是演繹法和歸納法,我們可以理解為對應了物理建模(Physics-based Modeling)和數據驅動建模(Data-Driven Modeling)。物理建模具有良好的可解釋性、可預測、算力低、安全等優點。但是,物理建模并不產生新知識,并且,它的控制是在既定規則下的控制,具有局限性。而工程中更多的隱性的知識,如隱藏在技師腦中的經驗,它無法被有效的描述進而復用。并且,工程中必然存在著大量的不確定、非線性問題,尚未被認知,因此,通過數據驅動的建模,包括統計學、機器學習,深度學習的方式是更好的知識挖掘“學習”是人工智能的基礎能力。

       

       

      1-工業知識的軟件化過程

       

      1顯示了工業軟件的本質在于知識的復用,知識是顯性,可被物理化學公式描述的,而經驗則是隱性的-需要被挖掘。實際上,自動化系統進行AI的訓練具有先天的條件。而現代控制理論的研究中,控制科學與工程領域的專家通常也兼具AI專家。主要在系統辨識、最優優化、模糊控制、自適應控制等領域。而工程實踐中,AI也作為一種重要的工具輔助問題的解決。

       

      自動化開發工業AI優勢

      與商業AI不同,工業AI在可解釋性、實時性、穩定與安全等有著特殊的需求。這使得自動化領域的工程師,必須依據工業的特殊場景,基于AI的方法和工具,來解決復雜的問題。因此,在工業AI的應用開發中,自動化領域有著先天的優勢。

      這包括了以下幾個方面:

      1).在數據方面的資源

      自動化領域有豐富的現場數據采集與處理,包括邏輯、運動控制的扭矩、速度、位置,振動信號、視覺等專用的I/O模塊。以及在內存中的中間計算量等,這些數據可以被直接訪問,也可以被訪問。

      2).工業通信與信息建模

      通信,除了底層的物理層與數據鏈路層的網絡協議,也包括用于信息建模的垂直行業模型,如PackML、EUROMAP、Unimat、Automation ML等。信息模型使得數據被結構化,并提供周期性采樣與傳輸能力。包括OPC UA/MQTT,可以建立在運行的OT系統與邊緣、云端系統,經由通信規范來實現連接。例如OPC UA可以通過Pub/Sub機制在OT與云平臺之間進行數據的上下行訪問。

       

      3).機電經驗積累的專家

      在工業自動化領域,工程師們通常需要對機電對象的物理特性,如對材料的張力特性、機械摩擦、模態等的了解,才能更好的進行控制。而同樣,這些經驗豐富的機電專家,在AI的數據采集、特征工程、訓練模型的評估、參數調校、泛化方面給出自己的洞見(Insight--這非常關鍵,因為,工業數據的背后是機電的強耦合關系,這些關系的判斷,對于AI如何去訓練具有非常重要的指導意義。

        

      2-自動化在工業AI應用中的優勢

       

      4).智能執行

      AI可以讓機器變得更聰明,但是,聰明的大腦還需要有力的臂膀去在現場執行?;诠I的控制系統、運動控制、輸送技術—AI優化的參數、模型,可以被本地推理,并發送給智能的執行機構去執行。而工業自動化可以現場執行實現整個的邏輯閉環。

       

      AI應用場景分析

      在工業場景中,較為常見的AI應用需求包括:

      1).機器人智能導引:在離散產品組裝線上,機器人目前已經廣泛應用于產品分揀等,但是,隨著AI的智能導引訓練的加入。機器人將完成更多、更復雜場景的工作,例如:隨機物料的隊列排序、配合包裝容器變化的撿取,配合加工工站的加工動作最為重要的是,它可以通過更為簡單的示教,讓機器自動學習,而非傳統的既有規則下的編程實現。

       

      3-AI在制造業中的常用場景

      給機器人裝上視覺、激光測距、力矩和安全感測等傳感器,機器人將會變得更為聰明,應對復雜的場景變化,卻降低工程開發的依賴。

       

      2).視覺缺陷分析:視覺的高維度參數中包含了各種可能性,而缺陷包括劃痕、斑點、輪廓線的偏差、中心點位置等,可以用于更多的產品缺陷分析。而圖形圖像的處理,正是AI發揮優勢的所在。 

       

      3).工藝參數優化:這是傳統的控制科學與工程研究領域,在過去,囿于算力成本,它并未被大量的應用。隨著算力成本的降低,對于各種閉環控制,在PID參數、前饋、濾波等參數的尋優方面,AI可以發揮其作用。通過為原有的數據建立約束條件,使得參數可以被收斂到更為高效的匹配中。 

       

      4).創成式設計:在新的系統設計方法中,創成式設計在機械、動力學領域開始有應用。而隨著AGI的快速發展,其在自動化工程領域也有了潛力。它可以為工程師在重復性,以及更為廣泛的開源設計尋找創新的靈感,使得設計不僅高效,并且,更具創新性。

       

      5).故障預警:故障早期預警是較為普遍的使用,傳統基于斷裂力學、疲勞力學等物理建模方式往往需要非常久的積累,對于較為復雜的傳動鏈,它非常依賴于專家及長期的故障復現才能實現預測。而基于數據的方式,在于不依賴這些物理知識下,通過數據的挖掘來實現故障預測與定位,如果能夠結合物理方法,兩者發揮各自優勢,將會讓AI發揮事半功倍的效果。

       

      6).排程與調度:隨著產品多樣性、流程復雜性,以及長流程生產中的復雜組合,背后形成的龐大可能性很難被人工計算,以獲得效率最高的生產排程和任務調度能力。而AI正是擅長在這復雜的背后,尋找那些路徑最短和基于評價指標(如成本、能耗、時間最優的約束條件)的調度組合。

       

      軟硬件架構

      AI應用中,貝加萊可以提供多個層級的ITOT融合架構

      1).根據多個層級的算力需求的硬件架構

      在對算力需求并不高的場景里,嵌入式系統如X20PLC本身也可以作為一個AI處理單元。

      2).邊緣側的訓練

      對于較高算力,及邊緣側的全局數據訓練,可以通過APC/Panel PC方式進行訓練。這里,APC本身采用了諸如Intel Apollo Lake算力較高的處理器,對于更高性能要求的,可以采用了aPCI插槽可以插入AI加速器。

      3).云端長周期數據訓練

      對于較長周期的大數據訓練,貝加萊的PLC/PC可以通過OPC UA Pub/Sub的方式建立與云端的連接。運行在云服務上的模型訓練可提供更大容量的數據,更長周期的訓練。并通過OPC UA下發至本地推理。

       

      4-貝加萊的整體AI與控制集成架構

      如圖4,通過Hypervisor技術的PC,在Linux平臺的數據訓練方法可以進行本地的AI訓練和推理,也可以長周期的云端訓練,并通過通信系統部署本地推理。而整個系統可以實現底層數據采集、通信傳輸、模型訓練、現場執行,構成完整的應用閉環。

       

      應用場景

      案例1:X光輪胎缺陷檢測

      由于輪胎關乎乘用車輛的安全性,因此,缺陷檢測環節在出廠前是一個必須的環節。在過去,通過X光成像后的缺陷標定,都特別依賴于經驗豐富的技術人員,效率也比較低。而對于X光的圖片而言,由于其背景對缺陷本身的干擾,使得這個檢測會變得較為困難。輪胎的缺陷也具有多樣性,如內部氣泡、鋼絲圈的纏繞中的錯位、斷裂,內部褶皺等,這些缺陷之間也會產生相似性的干擾,這為輪胎缺陷檢測帶來了復雜性。

       

      如圖5所示,輪胎經由X光機采樣,提供圖像給AI分析系統進行處理。

       

      5-采用卷積神經網絡進行輪胎缺陷檢測

      通過采用卷積神經網絡CNN算法,對來自X光機的圖像進行識別,系統將不斷對各種缺陷進行類型判定、缺陷位置定位,并將這些學習到的模型部署到本地的品檢站數據庫。由生產管理系統對其進行相應的處理,并作為依據為前道的生產提供改善參數。

       

      案例2:預測性維護

      預測性維護是比較多的場景,過去,專家型系統昂貴是一方面,另外就是場景適用性比較單一。隨著AI算力的成本不斷下降,使得產業更為關注在更為普遍的關鍵設備上部署預測性維護系統。

      6-預測性維護架構

      6是貝加萊在相關設備領域提供的機器早期故障預警的系統架構。通過AI的數據分析,可以為機器的長周期穩定運行提供預警。通過預警,實現幾個關鍵的制造過程管控。首先是制定停機和備件計劃,而對于OEM而言,它可以提供在出廠前振動分析和運行中設備的過程中預警,并可以返回作為改善設計的依據。

       

      貝加萊未來的AI投資

      貝加萊一直在專注于AI與自動化技術的融合,并在其未來的產品技術中,融入AI元素,增強自動化系統解決制造問題的能力。

      1.Automation Studio CoPilot-生成式AI用于編程

      在即將到來的Automation Studio開發平臺中,生成式AI將幫助工程師來提高代碼開發的效率。

       

       

      7-生成式AI應用于PLC編程

      在圖7中,我們可以看到,點擊“提問”,以語音/文本輸入給系統,它會自動去進行代碼的編寫,并生成代碼。Automation Studio Copilot版本中將包含以下AI代碼生成:

      1).采用ST語言生成程序

      2).注釋和代碼優化

      3).提供對開發者問題的生成式響應能力。

        

      8-生成式AI與自動化工程開發

       

      2.深度學習的AI視覺

      通過與AI領域的軟硬件伙伴合作,在貝加萊的機器視覺中增強了AI處理能力。它集成了基于規則(Rule-based)的圖像處理系統中。深度學習網絡將提供評估和熱圖,使用所有基于規則的函數對熱圖進行詳細的分析。

       9-AI集成的機器視覺

      貝加萊的機器視覺本身具有集成性,將光源、相機和AI處理集成于一體,可以實現與運動控制、機器人、邏輯任務實現高精度的同步。

      極高響應的AI視覺可以讓處理過程更高精度、更快的響應-這在制造過程中會降低初始的開機廢料,以及運行中的品質一致性。

       

      3.機器人的手-眼標定

      在新的機器人集成應用中,貝加萊將集成“eye-hand”的手眼標定技術這就是讓機器人快速去學習人在機器人與機器中心、路徑等方面的能力。

       

      10-機器人的眼-手示教

      它將降低機器人在生產變化中的示教時間,減少編程所需的工作,并能夠適應快速的生產任務變化。

       

      4.集成AI能力的伺服驅動器

       

      AI加持伺服驅動器的參數自適應

      在機器控制中,伺服電機連接的機械負載在速度、加速度變化,以及負載慣量的變化時,它都需要更好的控制參數匹配,以獲得更優的控制效果。這關系到加工精度,單位時間的產出,也會因為曲線的光滑與否關系機器的運行壽命。通常這些伺服參數由經驗豐富的工程師在機器設計時,為其建模并能夠進行良好的控制。這樣帶來的問題就是,它比較依賴于電氣工程師對機械對象的理解,而通過AI可以經由電流、速度、位置等反饋,由AI學習并訓練出優化的運動控制參數,例如在電子凸輪裁切、各種印刷包裝領域的材料張力閉環控制、注塑開合模等。

       

      在貝加萊的持續創新中,也包括邊緣側的控制器、AI集成的驅動系統等,未來AI將更多的融入自動化開發平臺中,為用戶帶來更具創新,而又效率更高、成本更低的自動化解決方案。


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