制造商可以在多种方面受益于人工智能，如提高生产、质量控制和效率。尽管人工智能为制造商提供了几种新的应用，但为了获得最大的价值，企业必须在整个制造过程中使用它。
这意味着制造工程师需要专注于人工智能数据准备、建模、仿真和测试以及部署的四个关键方面，以成功地在不间断的制造过程中使用人工智能。
不需要成为人工智能专家
工程师们可能认为开发人工智能模型需要相当长的时间，但事实往往并非如此。建模是工作流过程中的一个重要步骤，但不是最终目标。要成功使用人工智能，关键是在流程一开始就确定任何问题。这让工程师知道工作流的哪些方面需要投入时间和资源以获得最佳结果。
在讨论工作流时，有两点需要考虑：
制造系统庞大而复杂，人工智能只是其中的一部分。因此，AI需要在所有场景下与生产线上的所有其他工作部件一起工作。其中一部分是使用工业通信协议，如OPCUA，以及其他机器软件，如控制、监控逻辑和人机界面，从设备上的传感器收集数据。
在这种情况下，工程师在融入AI时就已经为成功做好了准备，因为他们已经了解设备，且不管他们是否拥有丰富的AI经验。换句话说，如果他们不是人工智能专家，仍然可以利用其的专业知识成功地将AI添加到工作流程中。
人工智能驱动的工作流程
构建人工智能驱动的工作流程需要4个步骤:
1.数据准备
当没有良好的数据来训练AI模型时，项目更有可能失败。因此，数据准备至关重要。错误的数据可能会让工程师浪费时间去弄清楚为什么这个模型行不通。
训练模型通常是最耗时的步骤，但也是重要的步骤。工程师们应该从尽可能干净、有标签的数据开始，专注于输入模型的数据，而不是专注于改进模型。
例如，工程师应该专注于预处理和确保输入模型的数据被正确标记，而不是调整参数和微调模型。这可以确保模型理解和处理数据。
另一个挑战是机器操作员和机器制造商之间的差异。前者通常可以访问设备的操作，而后者需要这些数据来训练AI模型。为了确保机器制造商与机器操作员(即他们的客户)共享数据，双方应该制定协议和商业模式来管理这种共享。
建筑设备制造商Caterpillar提供了一个很好的例子来说明数据准备的重要性。其收集了大量的现场数据，虽然这对精确的AI建模是必要的，但这意味着需要大量的时间来进行数据清洗和标记。该公司成功地利用MATLAB简化了这一过程。它可以帮助该公司开发干净、有标签的数据，然后将这些数据输入机器学习模型，利用现场机械的强大洞察力。此外，对于拥有领域专业知识但不是人工智能专家的用户，该过程是可伸缩的和灵活的。
2.人工智能建模
这个阶段在数据清理并正确标记后开始。实际上，就是模型从数据中学习的时候。当工程师们有了一个准确而可靠的模型，可以根据输入做出智能决策时，就知道他们已经进入了一个成功的建模阶段。这个阶段还需要工程师使用机器学习、深度学习或两者结合来决定哪个结果最准确。
在建模阶段，无论使用深度学习还是机器学习模型，重要的是能够访问人工智能工作流的几种算法，如分类、预测和回归。作为一个起点，由更广泛的社区创建的各种预构建模型可能是有帮助的。工程师也可以使用灵活的工具，如MATLAB和Simulink。
值得注意的是，尽管算法和预先构建的模型是一个很好的开始，但工程师应该通过使用其领域内其他人的算法和示例，找到最有效的路径来实现他们的特定目标。这就是为什么MATLAB提供了数百个不同的例子来构建跨越多个领域的AI模型。
此外，还需考虑的另一个方面是，跟踪更改和记录训练迭代是至关重要的。像实验管理器此类工具可以通过解释导致最准确的模型和可重复的结果的参数来帮助实现这一点。
3.模拟和测试
这一步确保AI模型正确工作。人工智能模型作为一个更大系统的一部分，需要与系统中的各个部分一起工作。例如，在制造业中，AI模型可能支持预测性维护、动态轨迹规划或视觉质量检查。
其余的机器软件包括控制、监控逻辑和其他组件。模拟和测试让工程师知道，模型的一部分按照预期工作，包括自身工作和与其他系统一起工作。只有当能够证明模型按预期工作，并且具有足够的有效性来降低风险时，该模型才能在现实世界中使用。
无论在什么情况下，模型都必须以其应该的方式做出响应。在使用模型之前，工程师应该在这个阶段了解几个问题:
- 模型的准确度高吗?
- 每个场景中，模型是否按照预期执行?
- 所有边缘情况都被覆盖了吗?
像Simulink这类的工具可以让工程师在设备上使用之前，检查模型是否按预期情况运行。这有助于避免在重新设计上花费时间和金钱。这些工具还通过成功地模拟和测试模型的预期案例，并确认满足预期目标，从而帮助建立高度信任。
4.部署
一旦准备好部署，下一步就是用其将使用的语言准备好模型。为此，工程师通常需要共享一个现成的模型。这让模型适合指定的控制硬件环境，如嵌入式控制器、PLC或边缘设备。MATLAB等灵活的工具通常可以在任何类型的场景中生成最终代码，为工程师提供了在不同硬件供应商的许多不同环境中部署模型的能力。他们可以做到这一点，而无需重新编写原始代码。
例如，当将模型直接部署到PLC时，自动代码生成消除了手工编程过程中可能包含的编码错误。这也提供了优化的C/c++或IEC61131代码，将有效地运行在主要供应商的PLC上。
成功部署人工智能，并不需要数据科学家或人工智能专家。然而，有一些关键的资源可以帮助工程师和其的AI模型为成功做好准备。这包括为科学家和工程师制作的特定工具，将人工智能添加到工作流程中的应用程序和功能，各种不间断操作使用的部署选项，以及随时准备回答AI相关问题的专家。给工程师提供正确的资源来帮助成功添加人工智能，将让他们交付最好的结果。
