【ZiDongHua 之智能自動化收錄關(guān)鍵詞： 數(shù)字孿生 自動化分析 專精特新 自動駕駛 工業(yè)自動化】
　　
　　從數(shù)字孿生到自動化分析：德國工業(yè)AI如何提升制造效率
　　
　　AI助力工業(yè)升級：解鎖未來智能解決方案
　　
　　新質(zhì)生產(chǎn)力
　　
　　探索100家德國“專精特新”企業(yè)，打造中德合作新機遇
　　
　　在現(xiàn)代工業(yè)中，超過70%的時間和資源消耗在產(chǎn)品開發(fā)和生產(chǎn)調(diào)優(yōu)上，如何降低這些成本并提升效率，是每一個制造企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。德國的研究機構(gòu)和科技公司，一直致力于通過技術(shù)創(chuàng)新推動工業(yè)的智能化升級，而今天要介紹的三個工業(yè)AI項目，正是這種精神的體現(xiàn)。
　　
　　這些項目由德國領(lǐng)先的科研機構(gòu)和創(chuàng)新企業(yè)共同研發(fā)，通過突破性的技術(shù)創(chuàng)新，正在為工業(yè)制造提供全新的解決方案。
　　
　　從優(yōu)化企業(yè)流程的智能輔助系統(tǒng)，到利用機器學(xué)習(xí)提升振動與聲學(xué)分析的精度，再到通過數(shù)字孿生模型實現(xiàn)高效的仿真，這些項目展示了工業(yè)AI如何解決現(xiàn)實中的復(fù)雜挑戰(zhàn)，為制造企業(yè)帶來更加精準、可靠和高效的生產(chǎn)方式。
　　
　　1. SensorTwin
　　
　　(Steinbeis Interagierende Systeme GmbH)
　　
　　優(yōu)化場景：為傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建更具穩(wěn)健性的現(xiàn)象學(xué)模型
　　
　　挑戰(zhàn)：仿真模型通?；跀?shù)學(xué)描述（如概率模型），這些模型通常是在理想條件下進行計算。例如，超聲波傳感器模型可以計算信號接收的質(zhì)量，但在實際應(yīng)用中，信號傳輸過程會受到環(huán)境因素的影響，如溫度、濕度和障礙物等，這些因素難以通過傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型精確描述。因此，仿真中通常使用的是一種理想化的狀態(tài)。
　　
　　項目的目標是開發(fā)工具和流程，以創(chuàng)建能夠代表廣泛現(xiàn)象的現(xiàn)象學(xué)模型，從而更真實地反映實際操作環(huán)境中的復(fù)雜情況。
　　
　　創(chuàng)新方案：通過選擇合適的數(shù)據(jù)集和機器學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練出與現(xiàn)實現(xiàn)象一致的數(shù)字孿生模型，并評估其表現(xiàn)。這種方法將目前依賴演繹模型的狀態(tài)擴展到能夠表達現(xiàn)實中難以數(shù)學(xué)表述的現(xiàn)象。項目還專注于改進開發(fā)過程，使測試管理者能夠有效評估模型在測試執(zhí)行和測試結(jié)果中的應(yīng)用能力。
　　
　　為了創(chuàng)建傳感器的數(shù)字孿生體，項目通過自動化方法采集環(huán)境傳感器的真實數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集過程是通過一輛配備多種傳感器的模型車自動進行的。此外，項目還開發(fā)了獨立的測量技術(shù)和驗證方法，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。采集到的測量數(shù)據(jù)將用于基于機器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練，并對模型的表現(xiàn)進行評估。同時，項目還會探討這些新開發(fā)的模型在不同測試場景中的實際應(yīng)用價值。
 
　　
　　價值與展望：開發(fā)出的工具可以加快并系統(tǒng)化現(xiàn)象學(xué)模型的創(chuàng)建。通過在仿真中使用更精準、更高效的模型，可以擴展這些模型的應(yīng)用范圍。原本只能在現(xiàn)實中進行的測試（例如使用真實測試車輛）現(xiàn)在可以通過仿真實現(xiàn)（模擬車輛在模擬交通中的表現(xiàn)），從而降低測試成本的同時提高測試深度。該技術(shù)在自動駕駛研發(fā)、工業(yè)自動化仿真（如生產(chǎn)線優(yōu)化）和能源網(wǎng)絡(luò)仿真等領(lǐng)域均有潛在應(yīng)用。
　　
　　2. ASSISTANT (fLUMINA GmbH)
　　
　　智能輔助系統(tǒng)：企業(yè)流程仿真
　　
　　挑戰(zhàn)：許多企業(yè)使用基于手動輸入數(shù)據(jù)的專用程序來預(yù)測目標值，比如：“如果發(fā)生某種情況，會對我的公司產(chǎn)生什么影響？”然而，這些輸入數(shù)據(jù)的來源往往不明確。如果只針對單一問題進行分析，預(yù)測結(jié)果的意義可能有限。此外，企業(yè)面臨的另一個問題是：是否需要為每個問題使用專門的工具，還是更希望在一個系統(tǒng)中涵蓋盡可能多的業(yè)務(wù)流程？許多企業(yè)并不清楚如何在這些選項之間做出選擇。
　　
　　創(chuàng)新方案：fLUMINA GmbH 專注于基于企業(yè) ERP（企業(yè)資源計劃）數(shù)據(jù)的自動化價值流分析。公司將流程專業(yè)知識、咨詢、信息學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的專家經(jīng)驗集成到一個軟件中，從而實現(xiàn)了獨一無二的自動化程度和靈活性。項目的目的是分析對生產(chǎn)能力、庫存和采購流程的影響，同時確保其他未涉及的物料按照原計劃繼續(xù)生產(chǎn)，從而保證整體流程的連貫性。
　　
　　此外，該系統(tǒng)注重數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，確保異常數(shù)據(jù)不會影響預(yù)測的準確性。軟件能夠清晰地呈現(xiàn) ERP 系統(tǒng)中記錄的所有流程現(xiàn)狀，包括采購、生產(chǎn)、銷售及其關(guān)聯(lián)的各級零件清單。通過這些功能，系統(tǒng)可以實現(xiàn)實際與期望值的對比分析，從而自動回答企業(yè)的“如果”問題，而無需手動輸入數(shù)據(jù)。
　　
　　價值與展望：此技術(shù)為企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展提供了明確的方向，例如：“現(xiàn)有產(chǎn)能是否需要擴充？”“是否需要重新與供應(yīng)商談判合同？”“是否需要增加新的原材料供應(yīng)商？”“是否應(yīng)擴大庫存？”此外，該技術(shù)還能解決企業(yè)在生產(chǎn)、采購和庫存管理等方面的諸多決策問題。通過自動化的價值流分析，企業(yè)能夠更高效地制定決策，從而提升運營效率并減少潛在的業(yè)務(wù)風(fēng)險。結(jié)合自動化價值流分析和可視化工具，fLUMINA的軟件能夠在企業(yè)的各個層面，從生產(chǎn)車間到戰(zhàn)略會議中發(fā)揮作用。
　　
　
　　
　　100家德國制造“專精特新”科技企業(yè)
　　
　　提供對接|商機合作|落地中國
　　
　　
　　3. VibroAI
　　
　　基于機器學(xué)習(xí)的穩(wěn)健聲學(xué)與振動分析
　　
　　項目聯(lián)合體 項目由以下成員合作進行：
　　
　　IPEK（卡爾斯魯厄理工學(xué)院產(chǎn)品開發(fā)研究所）
　　
　　INTES mbH
　　
　　Renumics GmbH
　　
　　挑戰(zhàn)：聲學(xué)與振動分析通常在仿真環(huán)境中進行。然而，為單個部件創(chuàng)建高精度的仿真模型是一項極其耗時且復(fù)雜的工作。振動分析是產(chǎn)品開發(fā)過程中的關(guān)鍵組成部分，直接影響產(chǎn)品的聲學(xué)舒適度和安全性。然而，傳統(tǒng)的振動測試方法復(fù)雜且需要豐富的專業(yè)知識，因此分析過程盡可能多地依賴仿真模型。
　　
　　通常情況下，仿真模型使用的是理想化的幾何模型，而真實組件與理想模型之間往往存在差異，這些差異會直接影響部件的疲勞強度和使用壽命。為了使仿真結(jié)果更接近實際情況，必須對模型進行調(diào)整以匹配真實組件的特性，但這種調(diào)整過程同樣復(fù)雜且耗時。
　　
　　創(chuàng)新方案：VibroAI 項目利用基于機器學(xué)習(xí)的相似性分析技術(shù)，通過分析測量數(shù)據(jù)，并將其與數(shù)據(jù)庫中的歷史測量和仿真數(shù)據(jù)進行比較，識別已存在的相似性及偏差，并給出相應(yīng)的模型調(diào)整建議。例如，在形狀偏差、材料特性（如剛度和密度）方面的差異。
　　
　　此外，該方法還能夠自動識別系統(tǒng)性偏差和異常值，從而提高測量的準確性并優(yōu)化模型的表現(xiàn)。這種基于機器學(xué)習(xí)的分析方法能夠顯著減少對專業(yè)知識的依賴，使振動和聲學(xué)仿真更加高效。
　　
　　價值與展望：通過簡化測量過程和加速仿真模型的生成，VibroAI 技術(shù)可以顯著縮短產(chǎn)品開發(fā)周期。此外，這些模型未來還可以應(yīng)用于預(yù)測性維護，幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)潛在問題并采取預(yù)防措施，從而提高產(chǎn)品的可靠性和耐久性。這種創(chuàng)新技術(shù)為制造業(yè)和其他相關(guān)領(lǐng)域提供了提高開發(fā)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的機會，為實現(xiàn)更高效、更具競爭力的生產(chǎn)奠定了基礎(chǔ)。
　　
　　結(jié)語：
　　
　　通過這三個AI項目的介紹，我們看到，人工智能不僅僅是高精尖技術(shù)的代名詞，更是推動傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的強大力量。從SensorTwin的數(shù)字孿生技術(shù)，到ASSISTANT的企業(yè)流程優(yōu)化，再到VibroAI的智能聲學(xué)分析，每個項目都展示了AI在實際應(yīng)用中的巨大潛力。這些技術(shù)的成功實施，表明了AI在提升效率、降低成本和促進創(chuàng)新方面的無限可能。