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            專訪勞易測CTO Henning Gr?nzin 博士
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            “借助 AI,大海撈針不再是夢”

            在訪談中, 勞易測首席技術官 (CTO) Henning Grönzin 博士解釋了利用人工智能 (AI) 條碼技術識別貨物的優勢。在與一家汽車制造商的合作中,勞易測開發出了適合工業用途的解決方案。

            Grönzin 博士,勞易測首席技術官一職的職責是什么?

            我負責與業務發展相關的所有技術問題。當然也包括:傳統產品管理;所開發設備的批量生產;設備售后技術服務。

            作為部件制造商,勞易測如何利用 AI 技術?

            我們一直主動創造變革。因此,我們一直不斷探索新技術及其與主要行業之間的關聯。例如,我們首先開發出能夠通過 OPC UA 與云直接通信的傳感器。我們認為,人工智能將在我們的傳感器以及客戶應用中發揮重要作用。因此我們不斷探索該技術并與客戶一直交流該問題。

            勞易測目前正在研究哪些項目?

            目前我們正在與一家汽車制造商試用該技術。我們將AI技術與條碼閱讀器結合使用。條碼閱讀器可以捕獲標簽,并將相關 ID 提供給更高級的系統。該傳感器可以實現自我監控。也就是說,傳感器可以了解自身狀態,并與系統進行通信。該技術已應用數十年之久,唯一的問題是:傳感器只能從自身角度了解有限的狀態信息。例如,傳感器可以發出 “正在讀取”、“讀取質量很好”或“讀取質量很差”的信號,但單個設備無法確定相應的原因。我們的 AI 項目旨在解決該問題:讀取質量差的原因是設備或條碼標簽問題,還是環境中的干擾因素?

            AI 如何發揮作用?

            首先必須了解的是,任何特定系統中都有無數的部件。在物流流程中,不同的安裝位置通常有多達 1,000 部條碼閱讀器,且有成千上萬的托盤或貨箱標簽通過該條碼閱讀器。借助 AI,我們能夠處理和分析數據量。設想一下:在一個過程中,標簽通過許多條碼閱讀器, 同時它也會在不同的安裝位置讀取?傮w而言,這提供了一個包含許多未知數的方程式:無數的條碼閱讀器、更多的標簽以及不同的安裝位置。針對各個物流站和標簽,我會得到不同的結果。以讀取質量為例:有時質量是 90%,下次是 80%,而在一些閾值時則不再讀取標簽,F在借助 AI,我可以追溯和查找原因,從而解決這個復雜的問題。條碼閱讀器讀取質量差的問題,是否只發生在一個標簽,一類標簽或者特定安裝位置?

            該技術采用哪種機器學習方法?是神經網絡發展的深度學習嗎?

            對。我們使用通常所說的推薦機制。流媒體服務中通常使用這種方法,可用于評估用戶行為,并使用該信息推薦電影或劇集。類比一下,設想條碼為電影,而條碼閱讀器為流媒體服務用戶。因此條碼相對于不同條碼閱讀器的“吸引力”是不同的。

            這對客戶有何幫助?

            需要考慮兩種情形:調試和持續運行。在調試過程中,系統制造商面臨很大壓力,一切任務必須快速完成。設想在一個大型倉庫里,物料必須運輸到 40 公里以外的遙遠地方。如果 1,000 部條碼閱讀器中有一部校準不當,但您不清楚是哪一部傳感器,因此必須全部檢查一遍。這就像大海撈針一樣,但時間是有限的。如果我能夠直接定位故障條碼閱讀器,這就會帶來巨大的附加價值。此外:有時不只是一部條碼閱讀器出現故障,而是多部閱讀器。其他比較棘手的臨界情況是,條碼閱讀器以校準且大部分時間都能正常讀取,但標簽仍頻繁丟失,發生這種現象的原因包括:閱讀器稍微傾斜、讀取邊緣區域、系統發生振動、觀察窗口有霧、或者標簽損壞嚴重。而借助 AI 技術,我們能夠快速過濾并找到原因。

            這在運行中對生產運營商有何幫助?

            對于生產運營商而言,最糟糕的情況莫過于意外停機。這同時浪費時間和金錢。而計劃停機則更為適宜:例如,機器運營商可以提前計劃生產或外包,維持較高的客戶交付性能,并在后續生產中進行彌補。我們的方法還能夠實現預測維護。有時我們利用多年的運營數據來優化早期檢測工作,系統也能保持不斷學習。

            最后一個問題:該解決方案何時發布?

            這還需要一些時間,新的底層技術的建立需要一點時間。以 OPC UA 為例,我們在 2016 年推出第一款采用 OPC UA 技術的傳感器,第一個基于這項技術的大型裝置目前即將投入使用。采用新技術時,總是還有其他一些問題間接影響到應用。例如,目前我們正在探索 IT 安全問題,這涉及到各個位置所發送的數據。特別值得一提的是,該問題涉及到工業環境中的大型系統,在該系統中數據需要通過云進行傳輸,或者通常還可以使用邊緣設備,從而將數據保留在客戶本地。

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            圖 1:勞易測首席技術官 (CTO) Henning Grönzin 博士


             
             
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