一款適用于 Microsoft Teams 的全新 Teamcenter 應用程序將于今年晚些時候亮相，服務工程師將使用該應用程序使用自然語音記錄和報告產品設計或質量問題。該應用程序可以解析非正式演講以自動創建總結報告，然后將其發送給適當的團隊成員。員工可以用他們喜歡的語言記錄他們的觀察結果，然后使用 Microsoft Azure AI 將其翻譯成公司的語言。

西門子和微軟還在合作開發可編程邏輯控制器（PLC）的代碼生成工具，可編程邏輯控制器是控制全球工廠大多數機器的工業計算機。ChatGPT 將用于通過自然語言輸入生成 PLC 代碼，公司認為這將有助于維護團隊更快地識別錯誤。

兩家公司還在研發能夠更好地發現生產缺陷的系統。通過結合微軟Azure機器學習和西門子的Industrial Edge，相機和視頻捕獲的圖像可以由ML系統分析，并用于在車間構建和監控AI視覺模型。

人工智能算法在制造業中的應用，不僅可以提高生產效率，降低生產成本，還可以改善產品質量和生產安全。西門子和微軟的合作進一步推動了AI在制造業的加速落地和應用。

PART1

生產過程控制

在制造業中，精細化的生產過程控制是至關重要的。人工智能算法可以對生產過程進行實時監測和控制，幫助廠商避免生產過程中的錯誤和缺陷。

例如，利用深度學習算法對珍珠奶茶的制作過程進行建模，可以實時檢測每一個環節的質量，預測下一個倒入步驟的時間和量，并根據不同的補償機制調整控制參數，從而獲得更加穩定和高質量的珍珠奶茶。

PART2

質量控制

在制造業中，質量是一切的核心。人工智能算法可以通過模擬與異常檢測的技術，對制造過程中的每個環節進行監測和控制，從而及時發現可能存在的質量問題。

例如，基于人工神經網絡的圖像識別技術，可以對制造過程中的每一件產品進行檢測。對于存在問題的產品，可以及時進行后續處理，從而降低不合格品的數量和生產成本。

PART3

設備維護和監測

設備維護和監測也是制造業中的一個關鍵環節。人工智能算法可以通過對生產過程中的數據進行分析和處理，對設備的正常運行情況進行預測和監測，從而降低設備故障的可能性。

例如基于機器學習的壓力傳感器監測系統，可以對設備的壓力情況進行監測，及時發現異常情況。同時該系統還可以對不同時間段的數據進行分析比較，從而預測可能存在的故障，為工廠提供針對性的維護和保養方案。

PART4

無人化生產

隨著人工智能技術的發展，無人化生產也將成為制造業發展的趨勢之一。利用機器學習和深度學習等技術，可以使制造流程自動化，工廠生產效率得到極大提高。

例如，基于神經網絡的無人化車間系統，可以對整個生產過程進行自動化控制，包括協調機器人、自動調度等多個環節。這種工廠可以實現一體化生產，提高效率，并且降低生產成本。

總之，人工智能算法在制造業中的應用是非常廣泛的。無論是在生產過程控制、質量監測、設備維護監測還是在無人化生產等方面都發揮了重要作用。未來，人工智能技術將成為制造業的重要推動力量。

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西門子+微軟：ChatGPT+PLC真的來了

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