如何在流体动力应用中实现人工智能（AI）

人工智能 (AI) 是机器感知、合成和推断信息的能力，由于组件和系统的数字化程度不断提高，现在几乎可以在所有行业和应用中找到，包括流体动力。

正如 2023 年国际流体动力博览会 (IFPE) 组织者的白皮书中所述，数字化使用传感器和软件等数字技术来实现或改进流程。这些技术可以收集性能数据，然后可以通过人工智能进行分析。

为什么要在流体动力中应用人工智能？Festo Americas 电气自动化全球产品经理 Frank Latino 在 Power & Motion 网络研讨会上谈到人工智能在流体动力中的优势时表示，这样做可以帮助客户改善业务。

他说，在流体动力应用中部署人工智能的三个主要好处是：

• 改进维护流程、

• 提高产品质量

• 降低能源消耗。

“这不仅仅需要人工智能技术，”Latino 说道。“除了人工智能，我们还在利用物联网和边缘计算等技术。还有不同的软件工具……所有这些结合起来将带来这些好处。”

作为网络研讨会的一部分，Power & Motion 与 Latino 进行了问答，以了解有关如何在流体动力中最好地实施人工智能的更多信息。

Power & Motion (P&M)：如果想要实施或利用 AI 及其相关技术，应该采取的首要关键步骤是什么？

Frank Latino (FL)：您需要采取的首要步骤之一是真正了解您的痛点是什么，并查看您认为哪些类型的数据可用于解决该痛点。

最好也咨询一下该领域的专家。非常熟悉 [并] 经常使用这个领域的人有办法查看某些传感器和设备，找出需要向 [系统] 添加哪些信息 [并] 获取现有信息并将其转换为有助于解决特定痛点的方式。

因此，在早期阶段充分了解投资回报率 (ROI) 非常重要；您将从这个工具中获得多少投资回报？

P&M：实施人工智能和相关技术有哪些挑战？如何克服这些挑战？

FL：实施任何这些解决方案都不是一刀切的。因此，了解您拥有什么样的基础设施以及如何从系统中获得正确质量的数据非常重要。

所有客户使用这些数据的方式都不同。[他们]可能希望将异常报告给 ERP 系统或 MRP 系统，或者可能只是想要一个可以帮助他们查找信息的仪表板。每个客户都希望通过这种方式实现不同的目标，了解数据结构和数据去向往往是其中的一些挑战。

让具有专业知识的人加入进来可以轻松帮助客户克服这些挑战。您总是可以克服[挑战]，但有时只需要第二双眼睛来了解如何最好地克服它们。

实施人工智能和相关数字技术可以实现更好的监控和维护实践。

P&M：您是否认为人工智能适用于任何类型的应用或行业，或者是否有某些最适合它的应用或行业？

FL：我认为人工智能适用于大多数用例。您正在将软件工具部署到系统中，并且总有办法在系统中连接该工具，因此我认为它几乎可以在任何情况下使用。

如果您在这个问题上更进一步追问我，那些具有更高价值产出的应用程序可能会使投资回报更快。不过，在大多数情况下，您能够在那里部署人工智能，最终将通过使用它获得积极的投资回报。

P&M：多年来，我们听说现在从智能系统收集的数据量对人们来说是难以承受的。费斯托或行业，或可能的最佳实践，是否有办法帮助人们找到重要的数据？

FL：我再次强调，要让专家来帮忙。在这个领域有经验的人有办法查看某些数据，并能够将其转化为更有意义的东西。

重要的不是你正在查看的数据的数量。并不是说数据越多，你的工作就越轻松。[相反]重要的是筛选、情境化，并得出对你想要解决的用例真正有价值的数据类型。所以，再说一次，某人的一点专业知识可以帮助任何最终用户取得很大进展[和]一些快速胜利，而不是独自努力寻找正确的数据组合，而这可能无法达到他们的期望。

利用经过训练的人工智能模型及早发现异常并通知维护人员可以帮助制造商最大限度地减少停机时间。

P&M：如果您对我们的听众有关于在流体动力中实施人工智能的关键建议，那会是什么？

FL：如果我要指定一个新系统，即使我认为我不需要某种人工智能系统来为我提供最佳结果或为我的系统带来最佳业务成果，我仍然会在一开始就考虑人工智能，并立即采取行动为此做好准备，即使我并不打算在早期部署人工智能。

例如，如果您要指定气缸，请确保您有一个选项，里面有某种磁铁或可以与气缸开关或并行气缸开关配合使用的东西。因此，如果您将来想要部署某种人工智能系统，您可以轻松地将传感器放在该气缸上。现在您将拥有一个很好的数据集，您可以在其中查看气缸开关信号与阀门信号的比较并做出一些判断。

即使我过去将电磁阀硬接线到数字输出模块，我也会考虑使用以太网进行控制。我可能会考虑使用以太网基础设施实现智能设备；前期成本可能更高，但安装时间可能会少很多，因为安装速度要快得多。另一个好处是，您已经拥有了该基础设施，因此，如果将来您决定要解决某个问题，并且认为 AI 可能会为您带来好处，那么您就有了该基础设施。现在，您可以在该基础设施上部署另一个系统来收集某些数据，并将其用于 AI 解决方案。

因此，至少在下一次安装时要考虑这一点，即使您不打算使用它，也要考虑一些基础设施和一些可以支持它向前发展的东西。因为我们已经看到了一些非常成功的客户用例，并且 [AI] 可以应用于我们的大多数客户并为他们带来非常合理的结果。

原文始发于微信公众号（液压传动与控制）：如何在流体动力应用中实现人工智能（AI）