数据丰富导致拾取有效消息很难

管理100％数据样本的长期挑战之一是数据丰富但信息贫乏。在当今的现代化制造工厂中，快速的循环时间和庞大的数据集通常会使负责管理生产零件整体质量的人员感到很头痛。随着技术工人的退休或裁员，公司常常因为这种数据过载，而让实际的生产情况变得更加复杂，也会导致恨到的问题。

人才和经验上的差距在许多机构中形成了非常被动的文化，在这些机构中，人力资源只能对关键的质量警报做出反应。工厂车间人员采取主动行动的时间越来越少，并且执行搜寻常见原因和特殊原因变化数据趋势所需的数据分析的时间甚至更少。

 工厂车间自动分析

对于公司而言，利用数据分析的突破来更快地找出根本原因，已成为现实。Perceptron的Argus软件等工具可充当“盒子里的工程师”，在生产运行不中断的情况下，在后台处理无数的计算。

现在，大型数据集得到实时处理，该软件可搜索相关性，过程变化的上下游贡献者，以及特殊或常见原因，以使质量专业人员获得问题的建议答案，而不仅仅是指出存在的问题。

 数据丰富的环境–非常适合机器学习

在制造工厂的每个生产周期内生成的数据量可能是惊人的。数据通常是原始的，绝对精确的系统每秒，每个周期在100微米范围内测量。集成机器学习层就像购买可以实时处理所有数据输入的软件包和数据库一样简单。

从那里开始，机器学习模型将接管工作，根据现有的测量数据和CAD信息寻找数据趋势，以通知操作员其过程和产品正在发生什么。这与传统的方法形成了鲜明的对比，在传统的方法中，工厂工作人员被警告存在问题，而不是问题是什么或如何解决。

 使用机器学习和AI来增强不能替代的功能

在价值链的末端，仍然是人们根据这些新的主动系统提供的信息来执行大多数纠正措施。如果工人可以跳过解决问题所需的时间，或者在某些情况下，甚至是几天的数据分析，那么请考虑一下在设施中获得的效率。

现在，系统进行分析并提供有关首先去哪里的指南：站点5和定位销。宝贵的人力资源时间被重新分配用于解决问题，您将获得丰富的数据和信息，这是制造业的主要双赢。

 使信息智能更上一层楼

在制造方面有一种流派，即制造高质量的车辆不需要进行质量检查。当启动主要程序时，重点在于零件的制造，通常检查系统在安装和调试中排在最后。

此外，在削减预算时，检查资金将首先被节俭或重新分配。发生这种情况时，工厂工程师会为此付出代价。他们严重依赖检查数据，同时在启动过程中以及随后的争夺生产线停工故障的过程中完善过程和工具时。确保您的制造策略为所有人服务的一种方法是将构建和检查结合到同一操作中。

正如我们之前的博客“数据丰富”和“信息丰富”所述，人工智能（AI）在增强数据分析自动化方面起着重要作用。同样的概念也适用于使用AI和机器学习的建筑部件，从而使自适应机器人指导对现代制造商而言更加强大。

 机器人制导解决方案（RGS）的兴起

在1980年代后期，Perceptron发布了世界上第一个机器人引导系统。该系统使用基于激光的机器视觉来测量挡风玻璃的开口，然后引导工业机器人将挡风玻璃置于开口的中央。安装此系统后，全新的工业功能诞生了。如今，从简单的拾取和放置操作到复杂的最佳装配面板装载，机器人制导已成为工业制造的支柱。

随着制造商努力使更多的操作自动化以提高生产率，他们可以部署机器人引导系统以最大化速度并确保组装操作的高质量。RGS已成为多个行业的真正多功能工具。

 闭环制造

Perceptron Argus分析软件

机器人指导和高质量的工作在整个现代化制造工厂中齐头并进。闭环制造是这两种技术协调工作的一种方式。闭环处理的一个例子是Perceptron所谓的“甲板和检查”，当他们开始将其技术应用于汽车车顶的装载，然后在车辆离开建造作业之前，先验证车顶沟渠的尺寸。

这一突破创造了站内过程控制（ISPC）策略，用于以更高的尺寸质量装载顶板，并在从焊接站释放零件之前立即验证零件的质量。ISPC的好处是巨大的。

 自适应反馈与控制

真正的自适应反馈控制（AFC）是机器视觉对机器人制导的神圣帮助之一。借助AFC，可以实时监控和调整过程和质量输入，从而创建能够响应所有输入的制造过程，以生产出真正可定制地适合各个零件和过程输入的组件。

将机器学习添加到此过程中，您就可以通过自适应过程在构建过程中进行学习，从而实现“熄灯”制造。利用网络数据和分析能力可创建前馈自动化和自学习制造过程。利用这种力量可能会导致为我们做很多“繁重的工作”，同时确保以所需的线速提供最高质量的零件。