為什么基于人工智能的軟件是加速制造的關鍵?

來源：Oqton堃騰智能制造
作者：Tom Tourwé（ Oqton 人工智能團隊負責人）

如何加快創(chuàng)新，提高生產(chǎn)效率?從汽車、航空航天到消費品和能源,這是當今許多行業(yè)制造商迫切需要解決的問題。在 Oqton，我們相信先進的人工智能是解決方案的核心，它為我們的Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)實現(xiàn)快速、靈活和完全自主的生產(chǎn)鋪平道路。

為什么基于人工智能的軟件是加速制造的關鍵? 我們知道硬件本身是不夠的, 我們正處于工業(yè)發(fā)展的獨特階段，擁有比以往任何時候都更快、更專業(yè)、更精確的機器設備。然而，較長的交貨期仍在削弱制造商的創(chuàng)新能力, 令人沮喪的是，制造執(zhí)行系統(tǒng)往往缺乏靈活性，而且笨重, 生產(chǎn)過度依賴于手工執(zhí)行重復的任務。

我們相信人工智能可以提供幫助，我們有一個專門的人工智能團隊正在努力開發(fā)基礎設施和模型，這些基礎設施和模型可以完全自動化制造過程——從設計到生產(chǎn)再到物流。

△Tom Tourwé     Oqton 人工智能團隊負責人

Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)的人工智能已經(jīng)顛覆了3D打印傳統(tǒng)工作流程，在各行各業(yè)迅速發(fā)展應用。打印服務、醫(yī)療保健和消費品企業(yè)經(jīng)常在高度混合的生產(chǎn)中使用增材制造技術。但是每個3D打印工作都需要大量的文件準備 - 到目前為止，這主要由操作員和技術人員手動執(zhí)行。

為了簡化增材生產(chǎn)工作流程，我們完全自動化了文件準備，并從根本上減少了對人工干預的依賴。這對齒科工作流程產(chǎn)生了強大的影響，通過使用我們的Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)，技工所實現(xiàn)了每天完全自動化生產(chǎn)牙冠、牙橋和矯正器。目前，我們的人工智能在增材生產(chǎn)工作流程中自動執(zhí)行以下步驟。

1、零件識別
當用戶將零件的設計文件上傳到我們的制造操作系統(tǒng)時，軟件可以自動將其分類到預定義的類別中。例如，牙冠或牙橋的數(shù)字3D設計屬于齒科類別，而葉輪屬于工業(yè)類別。對于 3D 打印的牙科應用，我們的人工智能支持更精細地分類，例如牙橋、牙冠或可移動局部義齒 （RPD）z支架。

從一開始就獲得正確的類別至關重要，因為它決定了自動化文件準備的下游任務。換句話說，零件在平臺中使用的工藝路線取決于正確的初始標識。

2、零件分區(qū)
分區(qū)是指 AI 自動識別零件內感興趣區(qū)域的能力。例如，對于牙橋，人工智能模型可以識別每顆牙齒，或者 RPD 的扣環(huán)。

正確的分區(qū)對增材生產(chǎn)的另一個步驟——支撐設計至關重要。由于在增材工藝中，材料是逐層添加的，因此零件需要支撐結構來對抗內部應力并防止其塌陷。

為了應對這一挑戰(zhàn)，我們將支撐結構設計成3D打印部件，針對不同區(qū)域采用不同支撐設計，我們的目標是在不久的將來自動化此過程。

3、打印零件擺放
在機器開始打印零件之前，操作員必須在基板上定義其擺放角度，這會影響打印速度、支撐用量、表面光潔度和零件強度。Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)的好處是，它的AI按照不同需求向用戶建議不同的角度，并考慮他們的偏好。

擺放角度建議基于用戶相似的歷史操作數(shù)據(jù)。由于Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)是基于云的，因此我們可以快速訪問龐大的歷史數(shù)據(jù)庫。

Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)的AI也支持目前沒有歷史數(shù)據(jù)的新用戶，新用戶可以基于“參考”零件數(shù)據(jù)庫進行擺放。該數(shù)據(jù)庫采用用戶可能會上傳的參考零件，并由我們的領域專家擺放。該解決方案為技術人員提供了卓越的支持。

4、排版
為了充分利用打印機的排版量并降低成本，操作員嘗試在排版過程中將盡可能多的零件排版到機器中。Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng) 的 AI 模型支持零件的 2D 和 3D 排版，從而提高了機器產(chǎn)量。

Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)的AI獨有的功能是，它允許齒科技師將大量RPD排列到單個基座中。

5、排程
在生產(chǎn)流程中，生產(chǎn)排程是指將需要執(zhí)行的生產(chǎn)動作（例如要打印的零件）分配給機器和操作員的過程。生產(chǎn)排程涉及眾多考慮因素，包括機器和操作員的排期、交付日期、任務完成順序，或者為打印機和零件選擇正確材料。

在追求自動化排程的過程中，我們使用基于局部搜索的人工智能方法，來高效地評估生產(chǎn)任務、機器以及操作員之間的各種組合，以最終確定最小化生產(chǎn)時間或按時交付的最佳組合。

這些工作流的自動化幫助醫(yī)療保健行業(yè)生產(chǎn)力得到大幅提高，隨著我們擴大分析的數(shù)據(jù)類型，如3D點云數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和圖像，我們可以復制應用到其他行業(yè)并看到令人欣喜的效果。Manufacturing OS生產(chǎn)管理系統(tǒng)的成功不是一蹴而就的，而是通過不斷探索和創(chuàng)新，逐步改變制造業(yè)游戲規(guī)則。