前蘋果制造專家將AI引入車間

前蘋果制造專業(yè)人員將他們的經(jīng)驗教訓(xùn)包裝到工廠的人工智能中。兩位前蘋果設(shè)計工程師--Anna Katrina Shedletsky和Samuel Weiss(照片) - 利用機器學(xué)習(xí)幫助品牌所有者改善他們的生產(chǎn)線。該公司Instrumental使用人工智能(AI)來識別和解決問題，以幫助客戶按時發(fā)貨。AI系統(tǒng)由配備攝像頭的檢測站組成，允許品牌所有者在其聯(lián)系制造工廠遠程管理產(chǎn)品線，以最大限度地提高正常運行時間，質(zhì)量和速度。Shedletsky和Weiss從多年與Apple合約制造商合作中學(xué)到的知識，并將其融入AI軟件中。

“與Apple的經(jīng)歷讓我們看到了可能的事情。我們想為制造業(yè)建立人工智能。該技術(shù)已在其他行業(yè)得到證實，可應(yīng)用于制造業(yè)，“Instrumental首席執(zhí)行官Shedletsky告訴Design News。“這是制造業(yè)發(fā)生變化的一部分。我們今天提供的產(chǎn)品解決了一個非常具體的需求，但它也致力于制造業(yè)的整體智能。“

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捕獲軟件中的制造技術(shù)訣竅

Shedletsky在Apple工作之前花了六年時間在Apple工作人員的創(chuàng)建工具，Weum是服務(wù)于Instrumental的首席技術(shù)官。兩人利用他們解決制造問題的經(jīng)驗并創(chuàng)建了AI修復(fù)工具。“在負責(zé)數(shù)百萬Apple產(chǎn)品的制造商花了數(shù)百天之后，我們對新產(chǎn)品開發(fā)過程中的低效率有了深刻的理解，”Shedletsky說。“沒有回頭路，機器人和自動化已經(jīng)改變了制造業(yè)。像我們正在建設(shè)的那種智能將再次改變它。我們可以從根本上改善公司生產(chǎn)產(chǎn)品的方式。“

有許多大公司和小公司的例子都有問題阻止他們按時發(fā)貨。延誤很昂貴，可能導(dǎo)致銷售損失。在啟動時延遲一天可能會花費10,000美元的銷售額。對于大公司來說，成本可能是數(shù)百萬美元。“有數(shù)百個問題需要找到并解決。他們很難，他們必須一次解決一個問題，“Shedletsky說。“你可以上飛機，去工廠看看失敗分析，這樣你就可以看出為什么會遇到問題。或者，您可以通過使用硬件和軟件組合遠程分析來減少識別和修復(fù)問題所需的時間。“

將計算機眼睛帶到工廠車間

Instrumental結(jié)合了硬件和軟件，可以在線路上的組裝關(guān)鍵狀態(tài)下獲取每個單元的圖像。然后，系統(tǒng)使這些圖像可遠程搜索和比較，以便品牌所有者學(xué)習(xí)并對裝配線數(shù)據(jù)做出反應(yīng)。然后工程師可以就問題采取行動。“該站進入中國的裝配線，”Shedletsky說。“我們將數(shù)據(jù)導(dǎo)入云中，以發(fā)現(xiàn)合同制造商不知道的問題。通過這些數(shù)據(jù)，您可以進行故障分析并縮短查找問題和糾正問題所需的時間。“

Instrumental包括機器學(xué)習(xí)檢測功能，突出顯示有缺陷的單元。當(dāng)與Instrumental的其他軟件工具結(jié)合使用時，工程師可以識別問題，然后通過虛擬拆卸有關(guān)單元甚至進行測量以了解問題來采取下一步。這些遠程和按需首過故障分析工具旨在節(jié)省公司與制造其產(chǎn)品的工廠之間的時間和溝通。

儀器系統(tǒng)包括制造現(xiàn)場的數(shù)據(jù)捕獲硬件。硬件將數(shù)據(jù)輸入軟件進行分析。“我們將自己視為制造業(yè)數(shù)據(jù)公司。我們確實有硬件，因為我們有一個可以在合同制造商處部署的現(xiàn)成系統(tǒng)，“Shedletsky說。“我們與合同制造商聯(lián)系以獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)通過云分析給用戶，在那里分析缺陷，“Shedletsky說。