雷神公司Kelly Dodds为什么美国没有更多的制造商使用 AI 和机器学习等智能制造技术来减少浪费、实现预测性维护并增强他们的自动化系统？
这个问题是会议的重点“人工智能在制造业中的作用”，由智能制造研究所 CESMII 赞助的圆桌会议。小组成员代表宝洁公司、雷神航天和机载系统公司、微软、加州大学洛杉矶分校和 CESMII。
小组成员讨论了如何克服“试点炼狱”、依赖于平台的软件、没有制造领域知识和数据的数据科学家等障碍“无政府状态。”
“围绕这个领域仍然有很多炒作，当你有可能颠覆整个行业时，这并不罕见，”said CESMII CEO John Dyck，圆桌会议主持人。 “但这使得了解什么仍然是理想的和什么是实际可实现的之间的区别变得更加重要。”
这让我们回到了什么限制制造商更广泛地采用 AI 的问题？
宝洁& Gamble 的 Jeff Kent许多公司报告说他们试图将 AI 融入他们的企业，但陷入了“试点炼狱”，无法扩展一个小的成功项目。
即使是像宝洁这样的财富 500 强公司赌博承认有问题。该公司仍处于采用人工智能的早期阶段，已成功部署了一些机器学习算法。但 P&G 因扩展它们而受阻。
“你意识到，我没有可以按照我想要的方式获取数据的基础设施t，”宝洁智能平台负责人 Jeff Kent 说。 “我没有一个可以很好地结合上下文的平台，也没有一个地方可以让非数据科学专家很容易地开发算法。因此，我们正处于我们有 [一些] 成功试点的阶段，但他们有点停留在开发者的背景下。
CESMII 的 Jonathan Wise“我认为我们正在走出试点炼狱，”他补充说，“但我们只会维持可扩展的采用并实现工业 4.0 的全部承诺，当所有这些都汇集到一个完整的工作流程中，以及宝洁、我们的供应商和原始设备制造商都可以参与的全套应用程序时”
雷声公司先进制造技术总监凯利·多兹 (Kelly Dodds) 表示，这家军事承包商已成功整合使用机器视觉将 AI 评估为机器人应用。
“机器视觉每次都能拾取你想要拾取的东西并自我改进的能力是一项重大的努力，”她说。
为了帮助应对 AI 采用的挑战，Dodds 说雷神公司正在推动具有制造环境的数据科学教育计划。“我们需要一些具有领域专业知识的数据科学家，”他说。 “因此，培养具有这种背景的人的管道很重要。”
UCLA 的 Jim Davis说到数据科学家，CESMII 的技术副总裁 Jonathan Wise 是一名软件开发人员，他认为他的同事编码员必须开始他们的工作在设计时考虑到部署灵活性。
“在过去的几十年里，我们拥有一支将智能开发到 PLC 中的员工队伍，但那些平台供应商在代码和 PLC 之间没有构建硬件抽象层 (HAL)，”他说。 “相比之下，在 IT 软件中，在过去几年中，我们一直在构建我们的软件……使用组件，这些组件松散地耦合到特定的体系结构中，并通过定义明确的接口连接。”
Wise 说，解决依赖于平台的软件的方法是构建独立于平台并使用通用信息接口构建的算法。此外，数据本身需要采用标准化格式，他
加州大学洛杉矶分校 IT 副教务长 Jim Davis 说，“做到这一点的方法......它以集体方式。因此，有一个全行业的战略。”
W微软制造专家 Walid Ali 表示，由于大流行病和气候变化扰乱了供应链，减少浪费和有效利用资源可能是采用人工智能的一个关键好处。
我们人类消耗了近一半的能源，占全球温室气体排放量的五分之一，这是符合道德的做法，也是与某些经济体的正确商业决策，促使我们在封闭资源循环和生活中进行合作产品循环、后期生产到消费，”他说。
“这是一个充满机遇的时代，它使我们能够从人工智能和智能制造的技术角度做正确的事情，并为我们生活的环境中的可持续发展机会。”
