發(fā)那科PFN公布服務　AI檢查今夏上市

日本工業(yè)機器人大廠發(fā)那科(FANUC)，也是日本主要工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)平臺Field System的發(fā)起廠商，為對抗日本電機大廠日立制作所的物聯(lián)網(wǎng)平臺Lumada，以及日本電機大廠三菱電機的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺Edgecross，決定推出新的人工智能(AI)服務。

這項服務是由發(fā)那科的合作廠商之一，日本人工智能新創(chuàng)企業(yè)Preferred Networks與發(fā)那科合作的結果，引進機器學習與深度學習技術，推出2種實時判斷生產(chǎn)線產(chǎn)品與設備是否有問題、進一步計算設備異常度參數(shù)的服務，供管理人員參考。

引進發(fā)那科機器人的生產(chǎn)線

根據(jù)Preferred Networks的網(wǎng)站報導，這2種服務中，先推出的服務名為人工智能伺服監(jiān)視(AI Servo Monitor)服務，主要針對生產(chǎn)設備，預定在2019年7月上市；較晚推出的服務則稱為人工智能良莠判斷功能，針對的是生產(chǎn)線產(chǎn)品，預定在2019年8月上市。

人工智能伺服監(jiān)視服務應用的技術是深度學習，先輸入設備正常運行中的機械震動資料，接著上線比較實際運行的機械震動資料，據(jù)此估計設備異常度，并提供管理單位參考，以利設備故障前就能在定期停機維修中先行處理異常部位，避免設備臨時故障造成全線停工的風險。

人工智能良莠判斷功能則以影像傳感器替在線每個產(chǎn)品拍照，確定產(chǎn)品加工質量，這種技術在半導體產(chǎn)業(yè)已開始應用，但機械加工產(chǎn)品的判斷比較困難，如焊接形狀與加工痕跡如何避免誤判，在過去的人工智能產(chǎn)品中，需針對不同類型產(chǎn)品進行微調(diào)。

而人工智能良莠判斷功能利用機器學習的方式，只要10~100張良品與劣品的照片，就能訓練人工智能進行正確學習，省掉不斷微調(diào)的功夫，而且不需加裝新設備，利用現(xiàn)有機器人上的影像傳感器即可，理論上可以很快適用于多種產(chǎn)品的生產(chǎn)線。

日本目前主要的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺有3種，據(jù)日本經(jīng)濟新聞(Nikkei)網(wǎng)站報導，業(yè)界認為Edgecross在價格上優(yōu)于Field System，因此主導Field System的發(fā)那科必須設法強化價格以外的競爭力，因此在宣布組織改造與新生產(chǎn)線投資后，又公開新服務，力求增強自身優(yōu)勢。