您好，我是 Linkgenesis 🙂
在制造环境中，”人工智能 “一词已不再陌生。
不过，”实施人工智能 “与 “人工智能实际运行工厂 “之间仍有明显区别。
Linkgenesis 每天都会在工厂车间遇到这种差距。
在这篇文章中，我们不着重于技术解释、
我们旨在讨论人工智能如何在工厂环境中感知、判断和执行任务。
「 Linkgenesis’ Approach to Achieving the AI Factory 」
在过去的一年中，我们通过针对每种解决方案的单独文章介绍了技术和使用案例，包括 SECS/GEM、EQlizer、VLAD & VLAD Ops、LOOKAZ 和 AUTOBE。
However, when discussing the AI Factory,
it is now more important to consider “how these solutions connect”
而不是 “有什么解决方案”。
这是因为人工智能工厂不是用单一技术或单一产品建成的。
「人工智能工厂的结构是
Perception → Judgment → Execution’. 」
Linkgenesis 定义人工智能工厂
作为三个相互关联的支柱：
感知—判断—自动化。
当这三个要素无缝地结合在一起时，
，工厂就可以超越简单的自动化，发展成为一个自运行结构。
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① The Domain of Perception: Unifying Factory Data
人工智能工厂的起点是连接设备和系统。
如果数据分散，人工智能就无法做出判断。
SECS/GEM SECS/GEM产品套件将半导体/制造设备与更高级别的系统可靠地连接起来、
实现流程数据的标准化通信。
LOOKAZ可视化识别和监控设备屏幕和运行状态、
收集和分析人类先前观察到的信息。
在这一阶段，工厂进入以下状态
“以前不可见的信息开始变得可见”。
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② The Realm of Judgment: Transforming Data into Meaning
连接数据必须经过分析和判断
，才能用于操作。
VLAD 和 VLAD Ops通过基于人工智能的分析和管理功能，从运营角度了解流程状态并检测异常
。
它超越了简单的数据可视化，
，围绕操作员需要做出的决策重新配置信息。
在这一阶段，工厂将
推进到能够解释自身问题的状态。
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③ 执行的境界 执行:自动判断
The ultimate goal of an AI factory is execution.
无论分析结果有多好，如果人类必须再次进行人工干预，就会受到限制。
EQlizer将以往由人工操作的设备运行和流程管理转变为自动化控制，
，确保将判断结果立即转化为现场执行。
自动运行 自动执行重复性操作和管理任务，
，提高整体运行效率，包括与流程无关的职责。
在这一阶段，工厂
建立了一个无需人工干预即可自主运行的结构。
「 Not a solution, but ‘a single AI factory structure’ 」
Linkgenesis 解决方案
作为独立产品发挥作用、
然而，从人工智能工厂的角度来看，它们在一个统一的流程中发挥着相互关联的作用。
感知:秒/宝石 – LOOKAZ
判定:VLAD 和 VLAD 行动
执行:EQlizer – AUTOBE
这种分组
而不是 “使用哪种解决方案”
以及更多关于 “如何设计工厂 “的内容。
人工智能工厂不是一下子就能建成的。
人工智能工厂
并不是一个一下子改变一切的项目，
，而是一个根据现场情况逐步完成的结构。
Linkgenesis
尊重现有设备和传统环境，同时
以现实应用人工智能和自动化的方式共同构建人工智能工厂。
如果说去年是在介绍解决方案、
今年的主题是讨论这些解决方案所创建的 “结构和方向”。
人工智能不再仅仅是技术的那一刻
并开始以工厂语言运行。
Linkgenesis 的人工智能工厂在工厂车间不断发展。
感谢您今天来访 🙂
