人工智能在制造业的应用
随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。人工智能的概念第一次被提出，是在20世纪50年代，距今已六十余年的时间。然而直到近几年，人工智能才迎来爆发式的增长，究其原因，主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合，驱动着人工智能技术不断发展，并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战，更是将人工智能推到了风口浪尖，引爆了新一轮的人工智能热潮。此后的近几年，关于人工智能的研究和应用开始遍地开花。随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。PARTONE产品缺陷检测由于深度学习的应用，制造业生产线的缺陷检测过程变得越来越智能。深度神经网络集成使计算机系统可以识别诸如刮擦、裂纹、泄漏等表面缺陷。这一过程，通过应用图像分类，对象检测和实例分割算法，由数据科学家以给定缺陷检测任务训练视觉检查系统来完成。深度学习驱动检测系统，与高光学分辨率相机和GPU相结合，形成超越传统机器视觉的感知能力。例如，可口可乐构建的基于AI视觉检测程序，已经可以诊断设施系统并检测产线问题，及时把检测到的问题反馈给技术专家进行解决。基于此，未来质量检测人员被李开复列为将被人工智能替代的工种。新的检测技术包括合成数据、迁移学习和自监督学习等。在合成数据中，生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks，GAN）数据生成工具会检查质检员认为“正常”的图像，并合成缺陷图像，用于训练人工智能模型。同时，迁移学习与自监督学习，用于解决特定问题。随着数据积累，缺陷检测算法更加精确。PARTTWO智能分拣制造业上有许多需要分拣的作业，如果采用人工的作业，速度缓慢且成本高，而且还需要提供适宜的工作温度环境。如果采用工业机器人进行智能分拣，可以大幅降低成本，提高速度。以分拣零件为例。需要分拣的零件通常并没有被整齐摆放，机器人虽然有摄像头可以看到零件，但却不知道如何把零件成功地捡起来。在这种情况下，利用机器学习技术，先让机器人随机进行一次分拣动作，然后告诉它这次动作是成功分捡到零件还是抓空了，经过多次训练之后，机器人就会知道按照怎样的顺序来分拣才有更高的成功率；分拣时夹哪个位置会有更高的捡起成功率；知道按照怎样的顺序分拣，成功率会更高。经过几个小时的学习，机器人的分拣成功率可以达到90%，和熟练工人的水平相当。PARTTHREE库房管理与物流比如京东物流某库房，需要按照订单和发货地分拣成品，同时回收空的料箱，并把部分废料、废品扔进废料堆放处。这个工作每个班次由两名工人合作完成，库房内有粉尘和噪音，每天累计重复分拣动作要执行2000-3000次，虽然重物搬运由机械手完成，但仍是强度大、环境差、技术含量低的重复性工作。企业用一台机器人替换每天三班倒的两个工位，机器人带有机器视觉系统，订单和发货地分拣可以扫RFID码，成品、空箱、废料废品的判断由AI学习算法逐步提高识别率，最初识别率只有62%左右，需要每个班次配合一个工人拾遗补缺，随着数据积累，AI识别模型不断完善，9个月后，综合识别率提高到96%的水平，成品识别和发货地分拣完全准确，已不需要库房留人补缺，只在废料废品回收时，捡出极少量的空箱即可。PARTFOUR生产制造福特曾经豪言：不管你要什么车，我都只生产黑色，这是流水线大生产的典型写照，但如果福特放在现状还是这种思路的话福特汽车只有死路一条。因为现在个性化越来越多，但是个性化生产的成本又非常巨大，那么只有一种途径就是大规模定制，利用个人消费数据进行分析后形成综合的订单，然后平台分发进行大规模生产进而降低成品单价，犀牛制造目前就是走的这条路子。但虽然电商具备大量的消费行为数据，但是数据永远是落后于实际需求的，这种应用场景需要将分析平台极大化准确率才能增加。PARTFIVE远程运维服务远程运维平台，通过物联网、大数据和人工智能算法等技术，对生产过程、生产设备的关键参数进行实时监测，对故障及时报警。由工业大数据分析及人工智能算法支撑的预测性维护和辅助决策等功能，可以进一步减少由于非计划停机造成的人员出差和停工延误，让工业企业的运维实现少人化、无人化、远程化的模式变革。纵观全球，涉足工业人工智能领域的企业早已证明了这种技术的独特价值。人工智能技术在改善企业的生产力、效率、质量和成本等方面具备巨大潜力，无疑将成为赋能未来制造业的全新引擎。不过，企业的人工智能转型之旅任重道远。率先觉醒的企业必须坚定信念、勤练内功、即刻出发，在工业人工智能领域开疆拓土，力求将自己变成闪耀未来智能制造之光的灯塔。制造业中的人工智能：工业人工智能用例
根据AspenTech2020工业人工智能研究报告，在大型工业公司中，83%的人认为人工智能会产生更好的结果，但只有20%的人采用了它。领域专业知识对于在制造业中成功采用人工智能至关重要。它们共同构成了工业AI，它在特定领域的工业应用中使用机器学习算法。人工智能可以通过机器学习、深度学习和计算机视觉在制造业中发挥作用。让我们探索制造业中人工智能技术的一些重要趋势，以更清楚地了解您可以做些什么来使您的业务保持最新状态。人工智能是一个广泛的领域对于我们将讨论的所有在制造业中应用的技术，人工智能并不是描述它们的最准确方式。人工智能是一个非常广泛的主题，有许多不同的方法和技术属于其范围。机器人技术、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等等都是不同的技术，它们本身就值得大量关注。牢记这一点，让我们谈谈人工智能在制造业中的许多应用——这里有一些工业人工智能用例。人工智能在制造业的目标人工智能研究机器无需人工干预即可处理信息和做出决策的方式。一种流行的思考方式是，人工智能的目标是模仿人类的思维方式，但事实并非如此。尽管人类在执行某些任务方面效率更高，但它们并不完美。最好的人工智能是能够理性、准确地思考和决策的人工智能。最好的例子可能是人类不具备处理数据和大型数据集中出现的复杂模式的能力。然而，人工智能可以轻松地对制造机器的传感器数据进行分类，并从数据中挑选出明确表明机器将在未来几周内需要维护的异常值。人工智能可以在人类分析数据所花费的时间的一小部分内完成这项工作。机器人技术：现代制造的基石许多(如果不是大多数)人工智能应用涉及软件而不是硬件。然而，机器人技术主要集中在高度专业化的硬件上。制造业将这项技术大量用于许多不同类型的应用。根据GlobalMarketInsights,Inc的预测，到2024年，工业机器人市场价值将超过800亿美元。在许多工厂，例如日本的Fanuc工厂，机器人与人类的比例约为14:1。这表明，可以将大量工厂自动化，以降低产品成本、保护工人并实现更高的效率。工业机器人技术需要非常精确的硬件，最重要的是可以帮助机器人正确执行任务的人工智能软件。这些机器非常专业，不从事决策业务。它们可以在人工技术人员的监督下操作，也可以不受监督。由于他们比人类犯的错误更少，工厂的整体效率在机器人技术的帮助下大大提高。当人工智能与工业机器人技术相结合时，机器可以自动执行诸如材料处理、组装甚至检查等任务。机器人加工自动化与人工智能和机器人技术相关的一个经常被抛出的术语是机器人处理自动化。但是，重要的是要注意这与硬件机器无关，而是与软件有关。机器人处理自动化是关于软件任务的自动化，而不是硬件。它将流水线机器人的原理应用于数据提取、表单完成、文件迁移和处理等软件应用程序。尽管这些任务在制造中扮演的角色不那么明显，但它们在库存管理和其他业务任务中仍然发挥着重要作用。如果您生产的产品需要在每个单元上安装软件，这一点就更为重要。计算机视觉：人工智能驱动视觉检测在制造业中，质量控制是人工智能最重要的用例。即使是工业机器人也会犯错误。尽管这些情况比人类少得多，但让有缺陷的产品下线并运送给消费者的成本可能很高。人类可以手动观看流水线并抓住不良品，但无论他们多么细心，总会有一些不良品从缝隙中溜走。相反，人工智能可以通过为我们检查产品来使制造过程受益。使用摄像头和物联网传感器等硬件，人工智能软件可以分析产品以自动检测缺陷。然后，计算机可以自动决定如何处理有缺陷的产品。自然语言处理：提高问题报告效率由自然语言处理提供支持的聊天机器人是制造业中一个重要的人工智能趋势，可以帮助提高工厂问题报告和帮助请求的效率。这是一个专门模拟自然人类对话的人工智能领域。如果工作人员能够使用设备与聊天机器人交流和报告他们遇到的问题和问题，人工智能可以帮助他们以易于解释的格式更快地提交熟练的报告。这使工人更加负责，并减轻了工人和主管的负担。网页抓取制造商可以利用NLP更好地理解通过网络抓取任务获得的数据。AI可以扫描在线资源以获取相关的行业基准信息，以及运输、燃料和劳动力的成本。这有助于优化整个企业的运营。情绪映射在情感交流方面，机器远远落后于人类。计算机很难理解用户情绪变化的背景。然而，自然语言处理正在通过情感映射改善这一领域。这为计算机了解客户的情绪和操作员的感受开辟了广泛的可能性。机器学习、神经网络和深度学习这三种技术是在制造业中用于许多不同解决方案的人工智能技术。机器学习：一种人工智能技术，算法从训练数据中学习以做出决策并识别收集到的真实数据中的模式。神经网络：使用“人工神经元”，神经网络在输入层接收输入。该输入被传递到隐藏层，该隐藏层为输入分配权重并将其定向到输出层。深度学习：一种应用机器学习的方法，其中软件像神经网络一样模拟人脑，但信息从一层传递到下一层以进行更高的处理。机器学习是制造业的一个巨大趋势，我们有一整篇关于机器学习在制造业中的应用的博客文章，如果您对机器学习如何从根本上改变制造业的运作方式感兴趣，您应该阅读这篇文章。这些工业AI用例展示了我们如何在2022年在制造业中利用AI。人工智能在制造业的未来人工智能在制造业中的作用接下来会发生什么?对此有很多想法，一些来自科幻小说领域，另一些则是已经被使用的技术的扩展。最直接明显的演变将是对数据收集的更多关注。制造业中使用的人工智能技术只能靠自己做很多事情。随着工业物联网设备的普及、使用和有效性的提高，可以收集更多数据，人工智能平台可以使用这些数据来改进制造中的各种任务。然而，随着人工智能的进步随着时间的推移，我们可能会看到完全自动化工厂的兴起，产品设计是自动完成的，几乎没有人工监督等等。但是，除非我们继续创新的趋势，否则我们永远不会达到这一点。它所需要的只是一个想法——它可以是技术的统一，也可以是在新的用例中使用技术。这些创新改变了制造业市场格局，帮助企业脱颖而出。人工智能在未来制造业中扮演什么角色
在全新理念的引导下，机器人可以更多承担重复简单甚至是危险的工作，而帮助人类从繁杂工作中解放，获得更多从事创造性工作的机会。比起人工智能完全取代人的方式，工厂不必担心人工智能做出错误的决定延误生产，也不用考虑人在做重复劳动时效率降低的问题，双方取长补短，最大化的提升生产效率，从长远角度来看，这样的方式无疑更符合生产的需求，也更符合社会的需求。
没有网络，场景互联无从谈起
有了人工智能的辅助，工作将变得更加轻松，但这仍然不够，对于人工智能来说，还需要一个适合的土壤帮助其生根发芽，这便是新时代下的工业互联网。
在以往，同一个厂房，里面的设备各不相同，彼此之间很难联通。若是不同的工厂或是行业，各设备之间的差异则会更大，很难进行统一工作。
工业互联网的普及和发展将有效解决这个问题。在新时代网络的加持下，工厂设备能够通过云技术获得需要的算力（工业云计算和边缘计算），算据（工业大数据）和算法（工业人工智能），在这样的方式下，人工智能将可以快速应用到生产中的方方面面，之前无法统一调配的设备将处在同一平面，进行协同工作，不同工厂之间也能够根据实际情况进行快速资源调配，实现生产效率最大化。可以看出，有了工业互联网的加持，人工智能将发挥更大的效力。
值得一提的是，为了进一步推广工业互联网，从2017年底国家发布了一些列有关的政策。2017年，国务院出台《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，1年之后，工信部成立工业互联网专项工作组，又推出了一系列政策，同时启动实施工业互联网三年行动计划。在多地政府的联动响应下，工业互联网迅速发展。相关示范基地，区域工业云应运而生。
与此同时，随着科研的深入，云技术正在不断趋于成熟，推进整个工业环境的转化。可以预见，随着云技术的发展，很多工厂长期保有的业务模型将不得不面临更新换代的问题。在这之中，对新旧技术换代的节奏把控将显得尤为重要，转换的完成度，将很大程度影响制造业新格局的建立。
近年来，无论是互联网企业还是传统工业的转型，对于云技术的前景和应用，大家都有自己的计划。在制造业，云技术的应用将很大程度颠覆以往模式，但也为未来发展开辟了新的道路。
新型技术渴望与之匹配的技术平台，可以预见，工业互联网的应用最终会让软件的作用被无限放大，而与之相对的，工业生产将不再倚重于硬件力量，向着全新的方向奔驰而去。
随着西门子、通用电气（GE）、施耐德以及霍尼韦尔等企业纷纷在搭建工业云平台方面发力，这一天已经指日可待。
互联网+人工智能服务制造业的三类典型场景
从实际角度出发，互联网+人工智能的应用，最终将服务于以下三种场景。
一、为产品注智，从软件和硬件对制造业进行升级，通过互联网将信息注入，为产品提供人工智能算法，促成制造业新一代产品的智能升级。如谷歌开发出的专用于大规模机器学习的智能芯片TPU，腾讯AI对外提供计算机视觉AI能力的开放平台均是如此。
二、为服务注智，通过人工智能和互联网的结合，为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析，实现精准投放。在售后服务方面，以物联网、大数据和人工智能算法，实现产品检测和管理，同时为可能出现的风险进行预警，进一步加强对售后的管理。在此方面比较好的一个例子就是三一重工结合腾讯云，把分布全球的30万台设备接入平台，利用大数据和智能算法，远程管理庞大设备群，这样的方式大大提升了设备运营效率，同时还降低了运营成本。
三、为生产注智，通过互联网将人工智能技术注入生产流程，使机器能够应对多种复杂情况的生产，进一步提升生产效率。这种场景应用目前比较多的应用于工艺优化，通过使机器学习健康的产品模型，完成质检，视觉识别等功能。
需要指出的是，机器无法代替人的温度，在构建产品的实用性、人性化设置、对生产的全局把控等方面，人工智能还远无法替代人类的作用。但作为人类的辅助，人工智能能够很好的完成任务，在人机协作的模式下，制造业在产品质量、产品创新、售后服务、运营效率等方面仍将有非常大的潜力能够挖掘，相信，随着人工智能的继续发展，制造业还将迎来更大的突破。返回搜狐，查看更多
人工智能在制造业中的应用
一些资产密集型组织如今正在实施数字化转型，以实现卓越运营、改善关键绩效指标(KPI)，以及解决生产和支持流程领域中的具体问题。
基于人工智能的预测模型是非常有用的工具，可以部署在复杂的生产环境中。与常用的一些分析工具相比，在生成大量结构化或非结构化数据的复杂生产环境中，预测模型更容易放大不同参数之间的相关性。
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一些资产密集型组织的高管表示，人工智能的应用正在稳步增长。这与调研机构IDC公司的预测相一致，即到2026年，将有70%的全球2000强组织使用人工智能为基于风险的运营决策提供指导和见解。目前这一数字还不到5%。
典型的人工智能用例大多利用嵌入在计划和调度工具中的认知人工智能，它也用于质量和维护预测模型。
利用人工智能引擎的解决方案可以提供即时价值和合理的投资回报率，这些引擎能够识别图像和声音，以及振动、温度和过程中的数值。人们目前在试点或独立实施的方案中看到了这样的用例。
定制与标准人工智能驱动的解决方案从可扩展性的角度来看，有两个主要的数字项目组在生产领域中利用人工智能。每个项目都带来很多价值。然而，它们提供了不同的时间尺度和时间精度。
·定制的解决方案：基于复杂学习过程的人工智能驱动的解决方案是高度定制的。可以利用神经网络和深度学习进行图像识别，或者通过监督学习来建立预测模型。
对解决方案进行微调以提供90%的精度需要相对较长的时间。这些通常是预测性解决方案，用于模拟材料在生产过程中的行为(例如纸带或钢坯的破损预测)。
卫生纸制造商HayatHolding公司首席信息官GülsünAkhisaroglu说：“我们花费近两年的时间才能达到90%的准确性。”
工业可扩展性可能是一个真正的挑战。然而在这个项目中采用了自动学习模式，显著加快了进展，并且准确率达到99%。
即使在高度定制的模型中，也可能很难找到问题的根源。为了解决这些问题，分析师和材料工程师必须使用智能解决方案来显示问题发生的时间、方式和原因。
该公司首席信息官Akhisaroglu说：“我们决定评估深度学习算法，以发现任何有意义的模式。我们从所分析的92种算法中选择了8种更有希望的算法。”
工程师、开发人员和数据分析人员可以使用几种基于现代技术的数字和硬件工具及解决方案。但是在许多情况下，采用这些工具和解决方案是不够的。生产环境可能大不相同。
这不是简单地捕捉正确的参数和信号来提高输出质量和模型的最终精度的问题，其工作条件也可能有所不同。维护、调整和操作生产设备的不同方法可能会严重影响模型输出的质量。追求更高质量的过程可能曲折而艰难。
当然，投资回报率必须非常引人注目。经验表明，快速解决方案原型是必不可少的，模型的功能应该3～4周内快速测试。由于学习过程和模型的调整，从开始开发解决方案到部署解决方案(获取准确可靠的输出)之间的交付时间可能要花费数月的时间。
这就是部署的理想生产类型是高度资产密集型环境的原因，因为在这种情况下，一次中断事故就可能造成数百万美元的损失。
·标准化解决方案：这些是基于图像识别原理的精细化、高度可扩展的解决方案。最终输出的精度在很大程度上取决于异常样本的数量，因为样本越多，模型越精确。
对于基本的质量控制任务，可能需要4～6个不合格(“NOK”)样本，通过生产线上的摄像头来指导系统运行。从理论上来说，这样的解决方案甚至可以提供99.99%的准确率。然而现实表明，只有在简单的质量检验任务中才能达到这么高的理论值。
尺寸和表面完整性在能否有效利用这种解决方案中起着重要作用。越小越简单，控制输出越有效。
利用人工智能跟踪和分析每个装配步骤(包括周期分析)的解决方案看起来非常具有发展前景。这样的解决方案可以识别生产异常和瓶颈，从而将生产效率提高百分之几十。
它们还可以显著加快发现质量问题的速度，而在某些情况下，可以将发现时间缩短到几分钟。标准化解决方案很容易实现1～2年的投资回报率目标。其时间尺度和时间精度可能只有几天甚至几小时。
不要浪费时间，从现在开始组织应该对在生产、质量控制和维护中利用人工智能有着更加现实的期望，因为人工智能并不是解决所有问题的灵丹妙药。
但是，人工智能可以提供大量的用例。组织的重点应该放在人工智能驱动的解决方案可以实现的目标上，以及可以在这些解决方案上投入多少精力和费用。
在许多情况下，效益不仅是明显的关键绩效指标(例如生产线可用性或整体设备效率)，而且是提高可持续性和质量、解决生产过程中的问题以及提高客户满意度的目标。
必须避免产生数字孤岛。要充分发挥数据的威力，人工智能驱动的模型必须与企业的各系统(例如制造执行系统、企业资源计划和高级分析工具)集成。数据可以在多个领域根据具体情况进行分析。不同的分析解决方案结合起来可以得到意想不到的效果。
更早地实施但是，当组织的业务向前推进时，不要低估技术和管理方面的支持。HayatHolding公司首席信息官Akhisaroglu指出：“回顾过去，我们在采用一些试点项目时浪费了很多时间。我们应该早些开始，更主动地从所有可用的相关资源中收集数据。我们在服务器、数据库和流程方面面临许多挑战，但很显然，我们为快速有效地满足业务需求而开展了协调一致的工作。”
人工智能技术可以在制造业中发挥哪些作用
无论你是否准备好，人工智能（AI）都已开始渗入我们生活的方方面面。它会根据我们的购买记录和行为来推荐商品和音乐，它会在我们开车偏离车道或有剐蹭风险时发出警示，它还会帮助扫地机器人选择最高效的路径来彻底打扫房间。当消费者在知之甚少的情况下享受人工智能带来的福利时，企业主却负担不起因不了解技术及其影响而付出的代价。大型企业已经在人工智能技术上投入巨资，旨在提高工作效率，增加企业收入，以及为客户提供更好的体验。
企业主负担不起因不了解技术及其影响而付出的代价。
近期研究表明，80%年收入超过5000万美元的企业都已经在生产中应用了人工智能。由于许多颇有前景的人工智能技术对于中小型企业（SMB）来说还过于昂贵和复杂，各类创新正以惊人的速度不断涌现。因此，经济型人工智能技术的发展将从根本上改变这种竞争格局。中小型制造商需要了解他们的选择，并开始规划如何在整个企业中实施AI技术，来保持业务增长和企业竞争力。
人工智能（AI）可以在制造业中发挥哪些作用？
制造自动化方面的人工智能可以使制造自动化更加经济、灵活又有简便，从而帮助企业快速适应市场变化。这些进步是伴随着灵活、经济且能与工人进行合作的协作式机器人的出现而出现的。
据TrendForce预测，到2020年，全球智能制造市场将以预计年复合增长率12.5%的速度扩大到逾3200亿美元。智能制造工具可以使生产力和生产规模同时平衡增长，而传统自动化工具则通常只能取其一。得益于视觉系统和人工智能机械控制系统方面取得的巨大进步，即使是通常需要手动生产过程的精细或精确操作也在逐渐被自动化所替代。智能产品设计和原型化工具的应用也表明，协同使用机器视觉、虚拟现实技术、人工智能以及协作式机器人可以提供高效且增强的人机协作环境。
创新型产品“机器人即服务”为制造商提供了灵活、经济的机会以进行自动化操作，并提供了基于云计算的监控和数据分析功能。这些功能是大部分中小型制造商无法自行开发的。最终，人工智能的应用将创造出新的生产过程，如定制产品配置以符合特定的客户要求。
协作式机器人（cobots）将会在加快该进程方面扮演越来越重要的角色。协作式机器人具备的人工智能使得它们早就不限于只能完成肮脏、呆板及危险工作的机器。
这些进步是伴随着灵活、经济且能与工人进行合作的协作式机器人（“cobot”）的出现而出现的。
世界正拭目以待人工智能将如何改变我们的驾驶方式、老年护理、教育及日常生活的其他方面。而制造业并不需要等待AI驱动的机器人来帮助他们优化生产，因为这些机器人目前已经具备这样的能力，并且正在帮助制造商优化生产。
持续改进
在制造业中，持续的流程改进已写进操作流程的基因。无论今天完成的工作如何高效，明天都一定能完成得更好。在此环境下，人工智能驱动机器人自使用之日起就能够对流程改进做出卓越贡献。
协作式机器人比传统的自动化解决方案更加易于使用，原因很简单：因为它们在与人近距离协作时安全性极高，并且无需花费大量时间来为指定任务进行集成和自定义编程。
以下是非常实用的人工智能应用场景
01监控能力：该能力使得AI驱动的协作式机器人能够检测工作环境变化并监控、优化其操作等。
关键绩效指标（KPI）对监控你的机器人以及帮助你作出每年利益最大化的决策至关重要。RobotiqInsights就是一个范例，该软件可以提供实时数据以监控，排除故障并优化生产。
02 可视能力：该能力使得AI驱动的协作式机器人能够识别零部件及其方位;完成检查、动态拾取与放置任务，读取检测设备的结果，以及做出相应决策。
3D-PickIT相机就是一种AI驱动的视觉解决方案，它能够让协作式机器人拾取各种形状和大小的随机部件。
03 适应能力：借助该能力，AI驱动的协作机器人可以根据机器的移动调整任务方向;调整力控以从堆垛中拾取零件;检测并防止碰撞，以及处理需要重试的错误。
EnergidActinSDK软件在国际制造技术展览会（IMTS）上的“机器人驯化”环节展示了实时自适应机器人控制、模拟、任务布置等能力。
04 学习能力：AI驱动的协作式机器人能够预测并判断故障状况;持续地识别工作模式，并运用洞察力改善性能。
与传统工厂机器人不同，RightHandRobotics的RightPick能够运用机器学习后端来处理成千上万个不同的项目。这种学习后端配有一个可以与优傲协作式机器人合作的智能机械手。
05 部署能力：AI驱动的协作式机器人能够长时间工作;还能够重复利用任务信息，并与其他机器人和运动控制系统分享和交流。
钻孔机和磨刀机制造商Darex使用优傲机器人的UR3协作式机器人来控制整个装配线。装配线包括一条传送带和不同的分站点，使用MODBUS通信协议并全程由UR协作式机器人的控制器来进行处理。
06 拓展能力：AI驱动的机器人能够控制其他机器，并对附近设备的活动进行安排和改进。
VersaBuilt的HaasCNC集成工具包使得优傲机器人能够轻松执行HaasCNC中储存的任何加工程序，同时还可保留Haas所有的安全联锁功能。
对制造商来说，最重要的是如何将这些能力转化为应用上的改进。这其实很简单。通过加载人工智能，协作式机器人能够：
发现故障并及时止损 识别可以提高任务完成效率的方案
收集数据并进行分析，帮助使用者改进工艺
现如今，AI驱动的协作式机器人提供给制造业的是机器学习能力的全面应用。这些应用能够让生产操作更加流畅、高效和高产。在很多方面，协作式机器人可以作为助手来帮助制造商更好地完成工作。谁不喜欢这样的助手呢？ 责任编辑：tzh